它和線性電源的根本區別在于它變壓器不工作在工頻而是工作在幾十千赫茲到幾兆赫茲。功能管不是工作在飽和及截止區,而是工作在開關狀態；開關電源因此而得名，開關電源的優點是體積小，重量輕，穩定可靠；缺點是相對于變壓器型線性穩壓電源來說紋波較大，一般≤1%VO(P-P),好的可做到幾十mV(P-P)或更小。交流電源,：一般指大小和方向隨時間作周期性變化的電壓或電流，我國交流電供電的標準規定為220V50赫茲，日本等國家為110V60赫茲,電源用的插頭和插座也有所不同,交流電隨時間變化的形式可以是多種多樣的。不同變化形式的交流電其應用范圍和產生的效果也是不同的。以正弦波交流電應用廣。逆變電源：一般指將低壓的直流電轉變成高壓或低壓的交流電的裝置，一般逆變電源中自帶有蓄電池，電腦城買的UPS電源也就是逆變電源中的一種，不過它帶的蓄電池較小，停電后電腦只能工作幾分鐘或十幾分鐘，主要用在突然停電時繼續為電腦供電，我們有時間把未保存的資料保存下來。攝像機電源的選擇還需要注意什么問題呢？首先：在給攝像機接電源時，不要把距離較遠的攝像機和距離較近的攝像機接在同一臺電源上。如果接在同一臺電源上，電源電壓高了，會燒毀近距離的攝像機。
比如視野是個馬路上，畫一條線把道路分成兩端，假設定義了從左到右是合法，從右到左為非法。金宏威UPS智能監控故障排查
建成覆蓋京津冀魯、長三角地區所有城市及其他地區主要城市的公共充電網絡，業務需求設備的不斷增多、業務的不斷增長，使國網電動汽車公司催生了賴以支撐的IT系統運維新需求：實時監控需求：每一個充電樁都兼具充電和收費功能，并且需要7*24小時不間斷提供服務。因此，實時監控充電樁，及時發現故障或危險、準確定位并告警十分必要。統一管理需求：充分滿足電動汽車的充電需求，意味著要建立相應的大規模充電設施網絡。這些廣分布在各個地域的設備，需要有一個統一的平臺界面來監控管理，方便管理人員快速查看設備狀態，及時發現問題。可視化運維需求：對于數量龐大的眾多設備，信息主管需要整體的管理視圖，清晰有效地實時查看全局設備的運維狀態和趨勢，為系統規劃和決策提供參考。
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攝像機的使用使用單一攝像機的三維人的跟蹤研究還很缺乏，身體姿勢和運動在單一視角下由于遮擋或深度影響而容易產生歧義現象，因此使用多攝像機進行三維姿勢跟蹤和恢復的優點是很明顯的。同時，多攝像機的使用不僅可以擴大監視的有效范圍，而且可以提供多個不同的方向視角以用于解決遮擋問題。很明顯，未來的智能監控系統將極大受益于多攝像機的使用。對于多攝像機跟蹤系統而言，我們需要確定在每個時刻使用哪一個攝像機或哪一幅圖像。也就是說，多攝像機之間的選擇和信息融合是一個比較重要的問題。性能評估一般而言，魯棒性、準確度、速度是智能監控系統的三個基本要求。例如，系統的魯棒性對于監控應用特別重要，這是因為它們通常被要求是自動、連續地工作，因此這些系統對于如噪聲、光照、天氣等因素的影響不能太敏感;系統的準確度對于控制應用特別重要，例如基于行為或姿勢識別的接口控制場合;而系統的處理速度對于那些需要實時高速的監控系統而言更是非常關鍵。因此，如何選擇有效的工作方案來提高系統性能、降低計算代價是個特別值得考慮的問題。同時，如何利用來自不同用戶、不同環境、不同實驗條件的大量數據測試系統的實時性、魯棒性亦相當重要。
本世紀初，隨著以TI公司的TMS320C6000系列、Philips公司的Trimedia、Equator公司的BSP-15等為的高性能DSP的出現，由嵌入式處理器來實時完成高速、大數據量的視頻/音頻編解碼處理成為可能，結合網絡通訊技術，使集可編程圖像/聲音編解碼、本地存儲、網絡傳輸和自動化技術為一體的嵌入式數字視頻監控系統應運而生。以DSP為主心的嵌入式數字視頻監控系統，配合嵌入式實時操作系統，可以以應用為中心，根據應用對功能、可靠性、穩定性、成本、體積等的綜合要求，對軟/硬件進行裁剪，以滿足視頻監控發展的兩大需要：數字化和網絡化。目前監控領域當下流行的是嵌入式DVR（數字視頻錄像機或數字硬盤錄像機）系統，使用TI的DM642或ADI的BF561等DSP芯片。應用編輯應用實例從功能上講，視頻監控可用于安全防范、信息獲取和指揮調度等方面，可以提供生產流程控制、大型公共設施的安防，也能為醫療監護、遠程教育等提供各種服務。從應用領域上看，視頻監控在各行各業都得到了廣的應用，除了檔案室、文件室、金庫、博物館等重要部門的監視和報警，在公共場所進行安全監控。在其他經濟和生活領域進行管理和控制也是必不可少的。
能夠對畫面場景中的人或車輛的行為進行識別、判斷。
他可能與被檢測目標的相連，也可能與目標分離，在前者情況下，影子扭曲了目標的形狀，從而使得以后基于形狀和基于狀態空間模型的方法定義每個靜態姿勢作為一個狀態，這些狀態之間通過的識別方法不再可靠;在后者情況下，影子有可能被誤認為為場景中一個完全錯誤的目標。盡管目前圖像運動分割主要利用背景減除方法，但如何建立對于任何具有自適應性的復雜環境中動態變化的背景模型仍是相當困難的問題。一個可喜的發展是，一些研究者們正利用時空統計的方法構建自適應的背景模型，這對于不受限環境中的運動分割而言是個更好的選擇。遮擋處理目前，大部分智能監控系統都不能很好地解決目標之間互遮擋和人體自遮擋問題，尤其是在擁擠狀態下，多人的檢測和跟蹤問題更是難處理。遮擋時，人體只有部分是可見的，而且這個過程一般是隨機的，簡單依賴于背景減除進行運動分割的技術此時將不再可靠，為了減少遮擋或深度所帶來的歧義性問題，必須開發更好的模型來處理遮擋時特征與身體各部分之間的準確對應問題。另外，一般系統也不能完成何時停止和重新開始身體部分的跟蹤，即遮擋前后的跟蹤初始化缺少自舉方法。 物體識別 能區分出移動物體的類別和行為，是轎車，還是摩托車、還是人、還是飛機等等。深圳光宇智能監控拆解
并在適當的條件下，產生報警提示用戶。金宏威UPS智能監控故障排查
在人機交互中不僅需要機器能知道人是否存在、人的位置和行為，而且還需要利用特征識別技術來識別與其交流的人是誰。目前的研究主要集中在人的臉像識別、步態識別或特定行為的識別。近距離時一般可以通過跟蹤人臉來加以身份識別;如果是遠距離的監控，臉的特征可能被隱藏，或者分辨率太低不易識別，然而進入監控領域的人的運動步態是可見的，這了步態作為一個獨特的生物行為特征應用于人的身份鑒別。由于人的步態具有易于感知、非侵犯性、難于偽裝等優點，近來己引起了計算機視覺研究者們濃厚的研究興趣。行為理解與描述高層處理的轉變人的行為理解是需要引起高度注意并且是相當有挑戰的研究方向，因為觀察人的終目標就是分析和理解人的個人行為、人與人之間及人與其它目標的交互行為等。目前人的運動理解還是集中于人的跟蹤、標準姿勢識別、簡單行為識別等問題，如人的一組通常的行為(跑、蹲、站、跳、爬、指等)的定義和分類。近年來利用機器學習工具構建人行為的統計模型的研究有了一定的進展，但行為識別仍舊處于初級階段，連續特征的典型匹配過程中常引入人運動模型的簡化約束條件來減少歧義性，而這些限制與一般的圖像條件卻是不吻合的。
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