针对监控摄像头的维护与保养

    本发明涉及监控摄像机装置的测试。具体地说，本发明涉及一种用于监控摄像头装置的自动测试系统和测试方法。本发明涉及从装置中的至少一个照相机接收测试或“探测”图像。存储来自至少一个照相机的参考图像。将探头图像与来自同一摄像机的参考图像进行比较，并在需要对该摄像机进行维护时生成输出。比较包括以下步骤：从探测图像和参考图像中提取显著特征。计算从两幅图像中提取的显著特征之间的匹配因子。并且，根据匹配干扰器因子计算是否需要维护的决策。

 

    各种研究表明，吸入空气中直径小于10微米的细颗粒物（PM10）会对人类健康造成不良影响，如心脏病、哮喘、中风、支气管炎等。这是由于它们能够深入肺部和肺泡。本研究的目的是开发一种先进可靠的技术，使用监控摄像头监测空气中PM10浓度的时间模式。一旦空气质量达到警报阈值，它将提供警报，提醒人类避免长时间接触这些细颗粒。这对于人类避免上述不良健康影响非常重要。在这项研究中，互联网协议（IP）网络摄像机被用作空气质量监测传感器。它是一款30万像素电荷耦合器件（CCD）相机，与相关电子设备集成，用于图像数字化和压缩。这台网络摄像机安装在物理学院的屋顶上。摄像机观察到附近的一座小山，它被用作参考目标。同时，该网络摄像机屏蔽器通过cat 5电缆或无线网络连接至路由器和调制解调器，从而允许通过标准计算机网络（以太网）、互联网甚至无线技术传输图像数据。

    然后，图像被存储在一个服务器中，该服务器可以本地或远程访问，以便使用新开发的算法计算空气质量信息。将结果与警报阈值进行比较。如果空气质量达到警报阈值，将触发监控摄像头警报以通知我们此情况。新开发的算法基于大气反射率和相应的PM10浓度测量空气质量之间的关系。用DustTrak计测量现场PM10空气质量值，同时用分光辐射计测量太阳辐射。采用回归方法对该算法进行了校正。该相机拍摄的静止图像被分成三个波段，即红色、绿色和蓝色（RGB），然后确定数字（DN）。这些DN用于确定不同波段的大气反射率值，然后在新开发的算法中使用这些值来确定PM10浓度。研究结果表明，该算法在测量和估计的PM10浓度之间产生了0.7567的高相关系数（R2）和5μg/m3的低均方根误差（RMS）。利用microsoftvisualbasic6.0编写程序，通过internet从摄像机上自动下载静止图像，并利用新开发的算法自动连续测定PM10浓度。这表明监控摄像机可用于PM10浓度的时间监测。它不仅仅是一个空气污染监测装置；它提供多地点连续、在线、实时的空气污染监测和空气污染预警或警报系统。该系统还提供了较低的实施、操作和维护干扰器成本，因为监控摄像机现在越来越便宜。