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补电过程高压配电盒主控模块发送高压电池电量信息至DC/DC模块1，若收不到回复则补电失败。高压箱断开继电器K33、K32、K34发送故障至整车仪表进行显示，之后判断高压配电盒主控模块高压电池电量是否充满。若判断充满，低压配电盒先断开继电器K34，延时5s再断开K32、K33，若异常补电失败，高压箱断开继电器K33、K32、K34发送故障至整车仪表进行显示。当钥匙处于ACC位置，低压配电盒主控控制继电器K3工作，低压配电盒主控模块判断低压电池电量是否小于保护值。若小于保护值，低压配电盒通过CAN接口发送请求补电信息至DC/DC模块2，当低压配电盒通过CAN接口发送启动补电信息至DC/DC模块2，同时控制K21、K22继电器吸合低压电池开始充电，过程中低压配电盒主控模块发送低压电池电量信息至DC/DC模块2，并且低压配电盒主控模块判断低压电池电量是否充满，当充满时发送充电完成信息至DC/DC模块2，之后低压配电盒低压配电盒断开继电器K21、K22，充电结束。若不小于保护值，低压配电盒发送低压电池当前状态至DC/DC模块2，并等待DC/DC模块2判断是否容许补电，不容许则补电结束，若容许则进入补电流程。当DC/DC模块2回复不容许补电时。
若使用多摄像头跟踪，可结合行人重识别技术。福田区金宏威智能监控装置维修
摄像机的使用使用单一摄像机的三维人的跟踪研究还很缺乏，身体姿势和运动在单一视角下由于遮挡或深度影响而容易产生歧义现象，因此使用多摄像机进行三维姿势跟踪和恢复的优点是很明显的。同时，多摄像机的使用不仅可以扩大监视的有效范围，而且可以提供多个不同的方向视角以用于解决遮挡问题。很明显，未来的智能监控系统将极大受益于多摄像机的使用。对于多摄像机跟踪系统而言，我们需要确定在每个时刻使用哪一个摄像机或哪一幅图像。也就是说，多摄像机之间的选择和信息融合是一个比较重要的问题。性能评估一般而言，鲁棒性、准确度、速度是智能监控系统的三个基本要求。例如，系统的鲁棒性对于监控应用特别重要，这是因为它们通常被要求是自动、连续地工作，因此这些系统对于如噪声、光照、天气等因素的影响不能太敏感;系统的准确度对于控制应用特别重要，例如基于行为或姿势识别的接口控制场合;而系统的处理速度对于那些需要实时高速的监控系统而言更是非常关键。因此，如何选择有效的工作方案来提高系统性能、降低计算代价是个特别值得考虑的问题。同时，如何利用来自不同用户、不同环境、不同实验条件的大量数据测试系统的实时性、鲁棒性亦相当重要。
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1.若光伏电动汽车处于行车模式时。实时获取低压电池的电量情况，根据电量情况生成补电请求，根据补电请求为低压电池充电，并为空调供电。2.系统实施及监控过程低压配电盒手动开关闭合后，低压配电盒主控模块开始判断钥匙的位置。1）当钥匙处于OFF位置时，低压配电盒主控控制继电器K3工作，之后低压配电盒主控模块一直判断低压电池电量是否小于保护值。若低压电池电量小于保护值，低压配电盒主模块通过CAN网络向DC/DC模块2发送请求补电信息。若DC/DC模块2回复容许补电，则低压控制器控制K21、K22继电器吸合开始补电。当低压配电盒主控模块判断低压电池电量充满，则低压配电盒主控控制K21、K22继电器断开，终止充电。若低压电池电量不小于保护值，高压配电盒开始检测高压电池电量是否低于保护值。若高压电池系统电量低于保护值高压配电盒主控模块通过CAN网络发送请求补电至DC/DC模块1，并控制继电器K33、K32吸合，高压控制盒通过CAN接口发送补电容许信息至DC/DC模块1。若DC/DC模块1回复不容许，补电失败，高压箱断开继电器K33、K32发送故障至整车仪表进行显示；若回复容许，高压控制盒主控控制继电器K34吸合，开始补电。
他可能与被检测目标的相连，也可能与目标分离，在前者情况下，影子扭曲了目标的形状，从而使得以后基于形状和基于状态空间模型的方法定义每个静态姿势作为一个状态，这些状态之间通过的识别方法不再可靠;在后者情况下，影子有可能被误认为为场景中一个完全错误的目标。尽管目前图像运动分割主要利用背景减除方法，但如何建立对于任何具有自适应性的复杂环境中动态变化的背景模型仍是相当困难的问题。一个可喜的发展是，一些研究者们正利用时空统计的方法构建自适应的背景模型，这对于不受限环境中的运动分割而言是个更好的选择。遮挡处理目前，大部分智能监控系统都不能很好地解决目标之间互遮挡和人体自遮挡问题，尤其是在拥挤状态下，多人的检测和跟踪问题更是难处理。遮挡时，人体只有部分是可见的，而且这个过程一般是随机的，简单依赖于背景减除进行运动分割的技术此时将不再可靠，为了减少遮挡或深度所带来的歧义性问题，必须开发更好的模型来处理遮挡时特征与身体各部分之间的准确对应问题。另外，一般系统也不能完成何时停止和重新开始身体部分的跟踪，即遮挡前后的跟踪初始化缺少自举方法。 车牌识别 如果视频场景是个道路口或者小区出入口。
还可能包含宠物、车辆、飞鸟、摇动的植物等运动物体。为了便于进一步对行人进行跟踪和行为分析，运动目标的正确分类是完全必要的。但是，在已经知道场景中存在人的运动时(比如在室内环境下)，这个步骤就不是必需的了。人体跟踪人体的跟踪可以有两种含义，一种是在二维图像坐标系下的跟踪，一种是在三维空间坐标系下的跟踪。前者是指在二维图像中，建立运动区域和运动人体(或人体的某部分)的对应关系，并在一个连续的图像序列中维持这个对应关系。从运动检测得到的一般是人的投影，要进行跟踪首先要给需要跟踪的对象建立一个模型。对象模型可以是整个人体，这时形状、颜色、位置、速度、步态等等都是可以利用的信息；也可以是人体的一部分如上臂、头部或手掌等，这时需要对这些部分单独进行建模。建模之后，将运动检测到的投影匹配到这个模型上去。一旦匹配工作完成，我们就得到了终有用的人体信息，跟踪过程也就完成了。数据融合采用多个摄像机可以增加视频监控系统的视野和功能。由于不同类型摄像机的功能和适用场合不一样，常常需要把多种摄像机的数据融合在一起。在需要恢复三维信息和立体视觉的场合，也需要将多个摄像机的图像进行综合处理。
可以用于违规车辆稽查，比如某牌照车辆在事故后逃逸不知去处。福田区金宏威智能监控装置维修
集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别、判断。福田区金宏威智能监控装置维修
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室己经成立智能视觉监控研究组，开展这方面的研究，目标是实现一个动态场景集成分析演示系统并终推向实用。首先届全国智能视觉监控学术会议于2002年5月25一26日在北京市西郊宾馆成功举行。国内有一些视频监控方面的产品，如Anychat、黄金眼、行者猫王等，应用于交通控制，监狱管理等方面。另外，国内产品还有数字硬盘录像系统(DVR)，将监控区域内有运动对象出现的情况录制下来，以备查询，该系统只是简单的检测出有无运动对象，而没有对运动对象做任何分析。由于国内的研究起步较晚，技术还不够完善，开发出的产品距离智能化还有一定差距，在实际的应用中，受到很多限制，还有待于进一步的完善。智能监控研究难点编辑尽管在智能监控领域已经取得了一定的进展，但是在以下几个方面仍是今后研究的难点问题。智能监控运动分割快速准确的运动分割是个相当重要又是比较困难的一个问题。这是由于动态环境中捕捉的图像受到多方面的影像，比如天气的变化，光照条件的变化，背景的混乱干扰，运动目标的影子，物体之间或者物体与环境之间的遮挡，以及摄像机的运动等。这些都给准确有效的运动分割带来了困难，以运动目标的影子为例。福田区金宏威智能监控装置维修
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