基于视频检测的高清摄像机在智能交通监控系统中的应用
智能交通监控(软件部分)
第四篇交通综合监测系统一、系统概述本系统是在A市重要出入口、全市快速路、主次干道及城区灯控路口建设卡口监控系统设备、高清非现场执法设备、高清视频监控设备、交通综合信息采集设备等构建相应的交通综合监测系统，在交警部门已部署完成统一的违法处理平台的基础上，实现与所有违法处理业务与现有的平台的对接，实现违法数据的顺利平滑接入.构建具有良好扩展性与兼容性的实用的交通综合监测系统，实现综合应用功能,实现视频、非现场执法、号牌识别、信息采集等功能的综合应用。
同时接入上级部署的图像平台、监控网络、警综平台等各类平台与系统。
五、应用系统软件技术要求（一）交通综合监测系统平台功能交通综合监测平台是一个基于服务器、操作系统、依托于数据库、架构于网络的服务系统,是支撑起智能交通类监控系统产品的中央管理平台，一个能够实现设备接入与用户服务的综合软硬件体系。
交通综合监测平台利用统一的数据库、软件及服务，接入分散的设备并建立用户、业务接口，以完成分散设备的统一管理并提供用户业务需要的服务.交通综合监测平台需在指定的路段安装数据采集设备,通过各级接入服务器及其应用软件，最终实现诸如交通违法记录与处理、交通事件监测、通行车辆记录、智能研判、交通流量统计等交通业务的功能与应用。
功能架构如上图所示。
考虑未来的扩展性,系统支持亿级数据，秒级快速检索功能。
交通综合监测平台功能详细描述如下表所示：表5-1交通综合监测系统功能表交通综合监测系统平台具备智能研判功能，对系统采集的交通数据进行深度挖掘与分析.智能研判功能，是以系统前端采集的各项交通数据（点位车辆信息、车辆号牌等属性信息）为基础，通过关联算法，挖掘并评估不同类别交通数据之间的关联性，最终对部分交通事件作出辅助性的判断与决策，为交通管理者提供决策建议.智能研判包括套牌嫌疑分析、行车轨迹分析、关联性分析、频繁过车分析、初次入城分析。
套牌嫌疑研判当前用户权限管辖范围内的所有监测点，对选定时间段内的过车信息进行比对，若检索出符合指定套牌规则的车辆信息,则显示在列表中,同时也可人工处理后加入布控车辆信息中。
计算机视觉技术在城市交通监控中的应用
计算机视觉技术在城市交通监控中的应用在现代城市交通中，交通安全一直是一个重要的问题。
高速公路、城市道路、桥梁和隧道都必须进行监控以保障交通安全。
随着科技的不断发展，计算机视觉技术逐渐被应用到了城市交通监控中，为交通安全提供了更加有效的保障。
计算机视觉技术是一种基于计算机算法和图像处理技术的智能计算技术。
它利用计算机对监控视频进行分析和处理，识别目标物体、追踪移动目标和进行区域监控等。
在城市交通监控中，计算机视觉技术被广泛应用于交通流监测、事故识别和交通调度等方面。
一、交通流监测交通流监测是城市交通管理和规划的重要任务之一。
计算机视觉技术可以通过监测交通视频流中的车辆数量、车速、密度和流量等信息，对交通状况进行实时监测和分析，并提供给交通管理部门作为决策依据。
在交通流监测中，计算机视觉技术可以实现以下功能：1. 车辆计数和分类：计算机视觉技术可以对交通视频流中的车辆进行计数和分类，以便于进行交通状况分析和规划。
2. 车速测量：计算机视觉技术可以通过对交通视频流中车辆运动轨迹的分析，精确测量车辆的速度，从而实时监测交通状况。
3. 路段流量估算：计算机视觉技术可以通过对交通视频流中车辆运动轨迹的分析，实时估算路段交通流量，提供给交通管理部门作为交通规划和调度的依据。
二、事故识别交通事故是城市交通中不可避免的问题。
在事故发生后，计算机视觉技术可以利用监控视频流自动识别事故，并将相关信息及时提供给交通管理部门和救援人员，以便于事故处理和救援。
1. 事故检测：计算机视觉技术可以通过对监控视频流中车辆运动状态的分析，自动检测交通事故发生的时间和地点。
2. 事故状况判断：计算机视觉技术可以通过对监控视频流中事故发生后车流的变化情况的分析，判断事故的严重程度和影响范围。
3. 事故判定和报警：计算机视觉技术可以通过自动识别事故并提取相关信息，发出警报并将相关信息及时提供给交通管理部门和救援人员，以便于事故处理和救援。
高清卡口方案
高清卡口方案高清卡口方案1. 简介随着城市交通的不断发展和智能交通技术的不断进步，高清卡口监控系统逐渐成为城市交通管理中重要的手段之一。
高清卡口方案是一种利用高清摄像机、智能分析算法及现代通信技术相结合的监控系统，可实现对道路交通进行实时监测，并能准确识别车牌、车型以及车辆违章行为等信息。
本文将介绍高清卡口方案的基本原理、主要功能以及在城市交通管理中的应用。
2. 基本原理高清卡口方案主要基于以下几个关键技术：2.1 高清摄像机高清摄像机是高清卡口方案的核心设备之一。
通过采用高清摄像头，可以实现对交通场景的高清图像采集，提供更清晰、更细节的视频画面，从而提高车牌识别的准确性和可靠性。
2.2 智能分析算法高清卡口方案利用智能分析算法对采集到的视频数据进行处理和分析，以实现对交通状态的实时监测和车辆信息的自动识别。
智能分析算法可以识别车牌号码、车型、颜色等车辆信息，并能准确判断车辆的行驶状态以及违章行为。
2.3 现代通信技术高清卡口方案通过现代通信技术实现对监控数据的实时传输和远程访问。
通过网络连接，监控中心可以实时接收到卡口监控点采集到的视频数据，并对数据进行处理和分析。
同时，监控中心还可以远程访问卡口监控点，实现对卡口设备的配置和管理。
3. 主要功能高清卡口方案具有以下几个主要功能：3.1 车牌识别功能通过高清摄像机和智能分析算法的组合应用，高清卡口方案可以实现车牌的自动识别。
该功能可以帮助交通管理部门对车辆进行快速准确的识别，提高执法效率。
3.2 车型识别功能高清卡口方案还可以实现对车辆类型的识别。
该功能可以帮助交通管理部门统计不同车型的车辆流量，并根据统计数据进行交通管理和规划。
3.3 违章监测功能高清卡口方案可以通过智能分析算法对车辆的违章行为进行监测和识别。
例如，可以通过识别闯红灯、逆行和超速等违法行为，提供有效的交通管理手段，减少交通事故的发生。
3.4 数据存储和管理功能高清卡口方案配备有数据存储和管理系统，可以将采集到的交通监控数据进行存储并进行管理。
人工智能技术在智能交通视频分析中的应用研究
人工智能技术在智能交通视频分析中的应用研究智能交通视频分析是人工智能技术在交通领域的一项关键应用研究。
通过智能交通视频分析，交通管理部门可以实时监测道路交通流量，识别交通违规行为，改善交通拥堵情况，提高道路交通安全性。
本文将着重介绍人工智能技术在智能交通视频分析中的应用研究，包括车辆目标检测与跟踪、交通流量监测与预测、交通违规行为识别等。
一、车辆目标检测与跟踪车辆目标检测与跟踪是智能交通视频分析的基础任务，其核心是实时准确地检测和跟踪道路上的各类车辆。
传统的检测与跟踪方法往往需要手动标注特征，难以适应复杂的场景变化。
而基于人工智能技术的方法，如深度学习和卷积神经网络（CNN），通过大规模数据集的训练，可以自动学习车辆的特征表示，从而能够更好地适应不同场景的变化。
在车辆目标检测方面，人工智能技术可以使用物体检测算法，如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN （Region-based Convolutional Neural Networks），实现高精度的实时检测。
这些算法可以准确地标记出交通视频中的每个车辆，并提供其位置和类别信息。
在车辆跟踪方面，人工智能技术可以使用多目标跟踪算法，如SORT（Simple Online and Realtime Tracking）和Deep SORT，根据车辆的特征和运动轨迹，实现对车辆的连续跟踪。
这些算法可以在复杂的交通场景中，对车辆进行准确的定位和路径预测，为后续的交通分析提供基础数据。
二、交通流量监测与预测交通流量监测与预测是智能交通视频分析的另一个重要任务。
通过监测道路上的交通流量，交通管理部门可以及时分析交通状况，发现交通拥堵和安全隐患，并采取相应的措施进行调控。
人工智能技术在交通流量监测方面，可以利用图像处理和机器学习算法，实时统计道路上的车流量。
通过分析交通视频中的车辆数量和速度，可以准确地估算道路的交通流量，提供数据支持给交通管理部门。
计算机视觉技术在智能交通中的应用
计算机视觉技术在智能交通中的应用智能交通是指通过应用先进的计算机技术和人工智能算法，对交通运输系统进行智能化管理和监控，以提高交通运输的效率和安全性。
而计算机视觉技术作为智能交通的核心技术之一，通过模拟人类的视觉系统，可以对图像、视频等感知信息进行自动化处理和分析，从而实现智能交通系统的自主决策和智能化管理。
本文将介绍计算机视觉技术在智能交通中的应用。
一、智能交通监控计算机视觉技术在智能交通监控中起到了重要的作用。
通过安装在交通路口的监控摄像头，计算机视觉系统可以实时地对交通场景进行感知和分析。
例如，可以通过车辆检测、行人检测等算法，实时监测交通路口的交通流量和出行人数，以便进行交通信号灯的控制和调度。
此外，计算机视觉还可以进行车牌识别，对过往车辆进行自动化的识别和记录，以实现交通管理的便利和准确性。
通过计算机视觉技术的应用，可以实现智能交通系统的动态监控和实时管理，提升交通的效率和安全性。
二、交通事故预警交通事故是智能交通系统中需要重点关注的问题之一。
利用计算机视觉技术，可以对交通事故进行预警和监测。
通过对路面监控摄像头获取的图像进行分析，可以实时检测交通事故的发生，并及时发送报警信息。
例如，当有车辆发生急刹车或违规行驶时，计算机视觉系统可以通过车辆的行为特征和图像分析算法进行识别，并发送报警信息给交通管理中心，以便及时处理和救援。
计算机视觉技术的应用可以大大提高交通事故的发现和应对速度，减少事故造成的人员伤害和财产损失。
三、交通流量分析交通流量分析是计算机视觉技术在智能交通中的常见应用之一。
通过对交通摄像头获取的实时图像进行处理和分析，可以实现对交通流量的准确统计和分析。
例如，可以通过车辆检测和跟踪算法，对交通车辆的数量、速度和车道使用情况进行实时监测和分析。
这些信息对于交通管理和交通规划具有重要的参考价值。
通过计算机视觉技术的应用，可以实现交通流量的自动化检测和监控，提高交通管理的智能化水平。
智能交通高清摄像机_使用说明书(DH-ITC202、213-GB3A、GRB3A、GVB3A、GVRB3A、CVRB3A)V1.2_110317
2.1 检查步骤.................................................................................................................................................... - 4 2.2 随机附件.................................................................................................................................................... - 4 -
3. 声明
3.1 产品请以实物为准，说明书仅供参考。 3.2 产品实时更新，如有升级恕不另行通知。产品部分功能在产品更新前后允许存在细微差异。 3.3 最新程序及补充说明文档敬请与公司客服部联系。 3.4 如在使用摄像机时发生任何问题，请及时与供应商或公司客服部联系。 3.5 我们已尽量保证说明书中内容的完整与准确，但由于真实环境不稳定等原因，部分数据的实际值可能
智能交通高清摄像机
使用说明书
智能交通高清摄像机
（DH-ITC202/213- GB3A、DH-ITC202/213- GRB3A、 DH-ITC202/213- GVB3A、DH-ITC202/213- GVRB3A、
智能交通监控系统中的视频分析与事件识别算法研究
智能交通监控系统中的视频分析与事件识别算法研究摘要：随着城市交通问题日益严重，智能交通监控系统的重要性日益凸显。
视频分析与事件识别算法作为智能交通监控系统的核心之一，对提高交通管理的效率和准确性有着非常重要的作用。
本文将对智能交通监控系统中的视频分析与事件识别算法进行研究和分析，探讨其应用和挑战。
1. 引言智能交通监控系统是基于人工智能和计算机视觉等技术开发的先进系统，旨在通过高清摄像头和实时数据分析，提供全面的交通监控和管理。
其中，视频分析与事件识别算法作为系统的核心模块，负责从大量的视频数据中提取有用信息，实现对交通流量、车辆违规行为、交通事故等事件的准确识别和分析。
2. 视频分析算法视频分析算法是智能交通监控系统中的重要组成部分，主要用于对交通视频进行实时监测和分析。
常用的视频分析算法包括背景建模、运动目标检测和跟踪、目标特征提取等。
2.1 背景建模背景建模是视频分析的基础，它通过对初始帧与当前帧的像素差异进行建模，提取出场景中的动态目标。
常用的背景建模方法包括统计建模方法、高斯混合模型等。
该算法在准确性和鲁棒性方面取得了较好的效果。
2.2 运动目标检测和跟踪运动目标检测是指从视频流中识别出所有的运动目标；跟踪是指对已检测出来的目标进行连续追踪。
常用的运动目标检测和跟踪算法包括基于像素差异的方法、基于光流的方法、基于形状匹配的方法等。
近年来，基于深度学习的目标检测和跟踪算法也得到了广泛应用。
2.3 目标特征提取目标特征提取是指从视频中提取出有意义的特征信息，用于进一步的事件识别和分析。
常用的目标特征提取算法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
这些特征有助于对车辆、行人等目标进行准确的分类和识别。
3. 事件识别算法事件识别算法是智能交通监控系统中的关键环节，它通过对视频数据进行分析和处理，实现对交通事件（如交通事故、交通拥堵、违规停车等）的自动识别和报警。
常用的事件识别算法包括交通事故识别、交通拥堵检测、违规行为识别等。
计算机视觉技术在智能交通监控中的应用实例
计算机视觉技术在智能交通监控中的应用实例智能交通监控是指利用计算机视觉技术对交通场景进行实时的监控和管理。
计算机视觉技术的应用可以提高交通监控的效果和效率，为交通管理部门提供更好的决策依据。
下面将介绍几个计算机视觉技术在智能交通监控中的应用实例。
1. 车辆识别与跟踪车辆识别与跟踪是计算机视觉技术在智能交通监控中的常见应用。
借助数字摄像机和计算机视觉算法，监控中心可以准确地识别和跟踪行驶在道路上的车辆，包括车牌号码、车型、颜色等信息。
这些数据可以用于实时的交通流量统计、违法行为监测和车辆调度等应用场景，大大提高了交通管理的效率和精度。
2. 交通事件检测交通事件检测是指利用计算机视觉技术对交通场景中发生的异常事件进行自动检测和报警。
例如，通过分析视频图像中的目标运动轨迹，可以实时检测到交通事故、拥堵、逆行、违停等交通违法行为，并及时报警通知相关人员进行处理。
这种应用可以极大地缩短事件的发现和处理时间，提高交通管理的响应速度和效果。
3. 交通流量统计交通流量统计是指通过计算机视觉技术对道路上的车辆进行统计和分析，用于评估交通拥堵状况和制定交通管理策略。
对于城市交通管理部门来说，了解不同时间段和道路的交通流量情况对于改善交通拥堵问题至关重要。
计算机视觉技术可以通过处理摄像机捕捉到的视频流，分析车辆在特定时间段经过特定路段的数量和速度，从而得出交通流量的统计数据，为交通规划和策略制定提供科学的依据。
4. 行人识别与行为分析除了车辆识别与跟踪，计算机视觉技术还可以实现对行人的识别和行为分析。
通过分析行人的运动轨迹、姿态和特征，可以实现行人的自动识别和跟踪，帮助交通管理部门更好地掌握行人活动区域和行为模式。
这种应用可以用于行人交通安全管理、拥堵疏导以及行人通行道路规划等方面，提高城市交通的安全性和便利性。
总结起来，计算机视觉技术在智能交通监控中的应用实例包括车辆识别与跟踪、交通事件检测、交通流量统计以及行人识别与行为分析等。
基于智能交通监控系统中目标检测与追踪技术研究-开题报告 (1013)
研究生选题报告书
（供工程硕士研究生用）
研究生姓名:
入学时间：
导师姓名、职称：
所属学院：交通运输工程
申请学位级别：工程硕士
工程领域：交通运输工程
研究方向：交通运输工程
选题题目：基于智能交通监控系统中目标检测与追踪技术研究
选题报告时间2016年10 月05日
同济大学学位办公室制
说明
1．选题报告书用计算机打印或黑色钢笔逐栏填写，要求字迹清晰，条理清楚，语句通顺。
2．选题报告所填各栏内容要求详实准确、重点突出。
3．选题报告不合格者不得进入论文工作阶段。
4．研究生将选题报告完成、到所在学院研究生工作办公室备案后，并交各学院保存或自己保存。
论文答辩后，由答辩委员会秘书将此表与《学位申请及评定书》等材料一同交学院学位评定分委员会，经整理后交校学位办公室。
5．自备案之日起8—12个月后方可进行论文答辩。
6．此表限各种专业学位人员使用，空表可在校园网上下载。
5．预期的研究成果和创新点
1.针对背景建模中的动态变化、光线变化、摄像机振动等影响，提出了一种基于函数估计的自适应模糊估计方法。
通过在不同场景下视频序列的测试，验证本文所建议的方法具有更好的背景建模效果。
2.运动目标的阴影影响着视频目标的提取，传统方法大多通过独立使用多特征进行阴影检测，这里提出一种基于多特征融合的Choquet 模糊积分阴影检测方法。
通过在多段不同的视频序列中测试，验证本文方法在阴影检测率和物体检测率方面的优越性。
3.针对传统码本树对特征和特征间的空间信息描述不足的问题，本文提出一种基于特征码本树和能量最小化的目标识别方法，验证此法对提高识别精度的贡献。
智能交通解决方案介绍—卡口篇
可侧装设计、应用更灵活
卡口系统优势——摄像子系统
车牌识别使用了纹理+模型算法，定位准确、识别速度快、识别精度高基于3D模型的车型识别，能准确识别大客车、中巴、小轿车等使用基于颜色特征提取算法
应用举例： 使用了牌照识别、基于运动检测与跟踪的车身检测，不但能够检测并识别出有牌的车辆，并且对无牌的车辆也能够准确检测。 可根据需求的不同检测视野内的行人、自行车、摩托车、车辆；也可以根据需求使用车辆模型算法的车辆检测，可有效过滤路口的行人，自行车的干扰，仅仅检测车辆。
应用举例：
卡口系统优势——摄像子系统
图像处理能力对比
卡口系统优势——摄像子系统
结论： * 相同“工作量”，“2人”比“1人”处理效率高，质量更有保障。 * “2人”可承担的“工作量”大于“1人”。
双核DSP设计图像编码，视频分析分别由独立DSP处理(传统摄像机只采用1颗DSP）：
雷达检测
卡口系统方案——雷达检测
卡口系统方案——前端设备配置清单
物料名称
数量
备注
智能交通高清摄像机
1
含车牌识别软件，140万、200万、500万可选
智能交通终端管理设备
1
可选配，前端大容量存储（标配1T硬盘）
闪光灯
1
图片抓拍补光
频闪灯
1
可选配，晚上录像补光，光线不足时自动开启
卡口专用雷达
1
24G平板窄波雷达
ITALE-070AA
ITALE-090BA
ITALF-300AA
卡口系统方案——前端设备介绍
雷 达 车辆检测器 闪光灯分路器
ITAFS-003A
支持闪光灯一分三分路功能支持拨码开关配置参数功能支持LED状态指示功能支持5V~12VDC宽电压供电应用于视频卡口系统
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《工业控制计算机｝２０１５年第２８卷第１期
基于视频检测的高清摄像机在智能交通监控系统中的应用
柯常志 徐 鹏 （杭州海康威视数字技术股份有限公司，浙江杭州３１００５２）
摘 要
在目前应用的交通监控系统中，广泛采用地感线圈方式进行车辆检测，针对其存在成本高、维护不方便等缺点，设计并实
现了一种基于视频检测高清摄像机的交通监控系统，重点阐述了系统设计方案、硬件设计、软件设计、实现方法和实验结果。
关键词：智能交通系统，交通监控系统，智能高清摄像机，虚拟线圈，车牌识．－Ｉ１
目前智能交通监控系统中广泛使用的都是基于地感线圈检
测车辆信息，摄像机前端进行视频采集、车牌识别，这种技术方 案不仅成本高，而且系统的可维护性差。本文设计并实现了一种 基于视频检测的高清摄像机智能交通监控系统，可以减少线圈 检测模式的系统实施时不可避免的需要封道、破路进行施工安 装，以及由此带来的路面结构破坏、后期维护麻烦等问题，而且 大大降低了安装维护成本。 １系统总体设计 系统的总体设计方案为：使用一台智能高清摄像机对道路 场景进行不问断的实时视频采集，对经过车辆进行实时抓拍，在 抓拍车辆的同时控制闪光灯和摄像机前端的曝光参数，确保抓 拍出高质量的现场图像，在摄像机中对采集的抓拍图片进行实 时处理分析，分割出车辆目标并对其进行跟踪，对车辆的违法行 为进行识别和判断；同时对违法车辆的车牌进行定位与识别，并 存储车辆的违法过程、违法时间、违法地点、违法行为类型、车牌 号码等信息＿． ］，监控数据通过交换机连接到光纤收发器，光纤 接人到路网内已有的光缆，并对应的在监控中心连接光纤收发 器，接人交换机，最终将数据接入到监控中心。系统总体设计方 案如图１所示。 Ｉ ＿滂 能岛滴搬像帆ｉ ｉ．嚆窖 ］．Ｉ 卜 Ｉｌ ｊ ‘心 ｒ台 Ｉ Ｉ Ｉ ： 后端子系统 ● 图１ 系统总体设计 ２系统硬件设计 系统硬件主要由智能高清摄像机、补光灯、交换机、光端机、 中心服务器、连接线路和其他配件组成。按照各种设备功能的不 同，可以分为采集设备、传输设备和处理设备。 采集设备主要包括智能高清摄像机和补光灯。智能高清摄 像机负责图像采集、成像控制、车牌识别等，安装在防护罩内，可 以使防护罩实现两个自由度的转动。为了满足系统在夜间运行 的需要，在防护罩旁还安装有补光灯，进行照明补偿。补光灯可 以由ＬＥＤ组成，补光灯的开启和关闭可以完全由摄像机控制， 保证了在全天候环境下本系统都能拍摄到包含清晰牌照图像的 理想图片。 传输设备主要包括交换机、光端机和连接线路。由于摄像机 架离地面较远，而一般的数字信号经过网络双绞线传输距离仅
在１ＯＯｍ左右。因此为了保证远距离信息传输的质量，前端摄像
机输出的数字视频信号、抓拍图像信号和相关信息首先通过网
络双绞线传输到交换机，交换机连接到光端机，监控数据经过光
端机转换为光信号，再由光纤传输至中心的光端机转换回视频
信号、抓拍图像信号和相关信息，最后经千兆以太网交换机输入
工控机进行处理。
处理设备主要包括服务器，服务器需要集中管理下辖范围
内的前端设备，主要负责实时过车数据的解析、接收、存储、转
发，以及报警功能。
为满足系统实时采集视频信息及后续处理的需要，前端摄
像机的部分参数要求如下：
１）最高分辨率在１９２０ｘｌ０８０像素以上，１９２０ｘｌ０８０分辨率
时的帧率不低于２５帧／ｓ；
２）图像尺寸、增益、曝光时间和帧率可编程控制，适合拍摄
运动物体。 ‘
３系统软件设计
根据系统的总体设
计方案，可以将系统的软
件分为７个模块，分别为
视频采集模块、抓拍与成
像控制模块、图像分析处
理模块、数据传输模块、
车辆信息与设备管理模
块和远程维护模块。智能
交通监控系统工作原理
如图２所示。
视频采集模块负责
智能商清摄像帆 ： 服务器
图２交通监控系统工作原理
实时采集现场视频图像，将采集图像传输给视频分析处理模块进
行处理；抓拍与成像控制模块接收到触发信号后输出控制信号给
成视频采集模块，配置视频采集模块的成像参数，控制补光灯，保
证抓拍帧的曝光与补光灯同步；视频分析处理模块负责接收前端
视频采集图像，并对图像进行车辆检测、车牌识别、视频编码等，
当在图像中检测到车辆通过时，输出触发信号给抓拍与成像控制
模块；数据传输模块将抓拍图像和数据信息进行封装打包，上传
给车辆信息与设备管理模块；车辆信息与设备管理模块将接收到
的车辆信息进行分析、判断、存储，然后将需要上传的数据发给远
程维护模块；远程维护模块将待上传的数据传输给客户端，同时
负责获取前端设备的状态，并将状态上传给客户端。
下面将主要介绍智能高清摄像机中的抓拍与成像控制模块
删