转速电流检测方法综述
摘要：本文介绍了直流电机转速和电流的分别三种检测方法，简要分析了其工作原理及应用范围，最后总结了三种检测方法的优缺点。
关键词：电流检测霍尔传感器双磁环转速检测
引言：
转速是电动机极为重要的一个状态参数，在很多运动系统的测控中都需要对电机的转速进行测量。速度测量的精度直接影响系统的控制情况，它是关系测控效果的一个重要因素。不论是直流调速系统还是交流调速系统，只有转速的高精度检测才能得到高精度的控制系统。同时电流作为一个基本的量值其重要性是显而易见的，对其检测有非常广泛的应用场合，比如可用于各种电源的电流模式控制，各种设备的电流监测等。在各种不同的应用场合，对电流的检测要求也因物而异，但主要是从精度、反馈速度、功耗、体积等几个方面考虑。测量电流的方法一般分为直接式和非直接式。直接式一般是通过串联电阻进行。非直接式测量一般通过监控电流产生的磁场得到，由于电流周围本身会产生磁场，因此可以通过测量磁场的大小得到要测电流的大小。
转速测量：
电机转动速度的数字检测基本方法是利用与电动机同轴连接的光电脉冲发生器的输出脉冲频率与转速成正比的原理,根据脉冲发生器发出的脉冲速度和序列,测量转速和判别其转动方向。根据脉冲计数来实现转速测量的方法主要有:M法(测频法)、T法(测周期法)和MΠT 法(频率Π周期法)。
1．1M法(测频法)
在规定的检测时间内,检测光电脉冲发生器所产生的脉冲信号的个数来确定转速。虽然检测时间一定，但检测的起止时间具有随机性因此M法测量转速在极端情况下会产生士1个转速脉冲的误差。当被测转速较高或电机转动一圈发出的转速脉冲信号的个数较大时才有较高的测量精度，因此M法适合于高速测量。
1.2T法(测周期法)
它是测量光电脉冲发生器所产生的相邻两个转速脉冲信号的时间来确定转速。相邻两个转速脉冲信号时间的测量是采用对已知高频脉冲信号进行计数来实现的。在极端情况下,时间的测量会产生士1个高频脉冲周期,因此T法在被测转速较低(相邻两个转速脉冲信号时间较大)时,才有较高的测量精度,所以T法适合于低速测量。
1.3MΠT法(频率Π周期法)
它是同时测量检测时间和在此检测时间内光电脉冲发生器所产生的转速脉冲信号的个数来确定转速。由于同时对两种脉冲信号进行计数,因此只要“同时性”处理得当,MΠT法在高速和低速时都具有较高的测速精度。
用单片机实现电机转速测量
2、系统设计
在本系统中,为了能够使测速结果在整个转速范围内的准确性和分辨率达到最佳,并满足快速的动态响应要求,我们将速度范围分为两部分并分别采用两种方式进行检测。方式1采用T法,对应于高速段。假设时钟频率为f,编码器每转脉冲数为P,则对应的实际转速计算公
式为:n=60fΠM1P 单位为:rΠm其中M1为时钟脉冲数。
方式2对应于低速段,采用MΠT法,实际转速可用下式表示:n=60fM2ΠM1P其中M2为同一时间内脉冲数。
3、硬件实现
在计算机调速系统中大都采用光电编码器来测量转速,由于它的输出为脉冲量,可以与计算机的接口直接相连。但是,光电编码器在低速时输出脉冲数很少,采用一般的计数方法很难保证准确性[2]。为此,除了采用前述的基本思路外,同时利用8098单片机的高速输入口进行计数,以提高测量精度[3],见图1。
4、软件设计
采用设置标志的方法来实现在定时条件下及时进行
两种检测方式的转换,以减小对速度采样的影响。软件流程图如图2所示。
5、结论
MΠT法可在整个速度范围内获得高分辨率,M法在高速段分辨率
较低,T法在低速段分辨率较低。而采用MΠT法和T法相结合,可在全速范围内获得高分辨率。通过使用本文所述两种检测方法及相应电路,可在不损失精度和分辨率的前提下获得快速响应。
电流检测：
1.1电阻检测法（直接式）
电阻检测法属于直接式检测法，一般是通过测量串接电路中电阻两端的电压信号来计算得到所要测的电流大小，测量电流的上限一般不能太大。直接得到的电信号是模拟信号，一般都比较微弱，还须外接放大电路将信号放大，再通过A/D转换电路将其转化为数字信号。测量的基本原理图如图1所示。
此法具有精度高、简单、成本低等诸多优点。但对串接的测量电阻和外接的信号放大电路有一定的要求。首先，这一电阻要有较高的精度和较好的温漂特性。测量电阻的阻值在一定的环境下是不变的，可以通过使用一些较好的测量仪器及较先进的测量方法得到所需的精度要求；但是温度漂移不可预测，补偿也比较困难。电阻检测法一般用于电压不高，电流相对较小的情况，电流如果太大，电阻上就会产生比较大的损耗，如通过100A电流时，即使用毫欧级别的电阻产生的功耗也是很惊人的，而电阻上的损耗几乎都转化为热能，这又增加了散热的难度。此外，这种方法输出信号小，须要另外附加放大电路，这是电阻检测法的局限处
1.2霍尔电流传感器检测法（非直接式）
霍尔电流传感器可以测量各种类型的电流，从直流到几十千赫兹的交流。它是根据霍尔效应进行测量的一种传感器。霍尔效应是指，若将某载流体置于磁场B中，当有电流I流过时，在载流体上平行于I、B的两侧面之间产生一个大小与电流I和磁场B的乘积成正比的电动势。流入激励电流的电流I越大，作用在固体材料上的磁场强度就越强，霍尔电势就越高。霍尔电流传感器一般由原边电路、聚磁环、霍尔器件（次级线圈）和放大电路等组成，如图
2所示
霍尔电流传感器的使用方法：电流传感器只需外接正负直流电源，被测电流母线从传感器中穿过，即可完成主电路与控制电路的隔离检测，简化了电路设计。电流传感器的输出信号是副边电流IS ,它与输入信号（原边电流IP ）成正比，IS一般很小，只有10～400ma。如果输出电流经过测量电阻Rm ,则可以得到一个与原边电流成正比的大小为几伏的电压输出信号。经A/D转换，可方便地与计算机和各种仪表接口，并可以长线传输。
霍尔电流传感器具有优越的电性能，是一种先进的、能隔离主电路回路和电子控制电路的电测量元件。它综合了互感器和分流器的所有优点，同时又克服了互感器和分流器的不足。具有精度高、线性好、频带宽、响应快、过载能力强和不损失被测电路能量的优点，但此方法易受干扰，不适合在复杂的工作环境和电气环境中使用，同时元器件也易损坏。
1.3基于双磁环线圈的检测法（非直接式）
将通有电流的被测导线穿过双磁环线圈，则该导线在磁环上产生恒定的磁通，同时控制电路在双磁环中加入变化磁通，两部分磁通在每个磁环中形成合成磁通，再将每个磁环中的合成磁通所产生的磁场能经差分运算电路进行差分运算，即可实现检测出导线通过的直流电流。
工作原理：电感线圈的磁场能会随磁通的变化而改变，选用双磁环线圈作为传感器，将通有直流电流的导线穿过双磁环，此电流所产生的磁通ΦX与双磁环线圈电流所产生的磁通Φ0在每个磁环内合成，从而使每个磁环线圈中的磁通发生变化，进而使每个磁环线圈中的磁场能发生改变。在此情况下，再将每个磁环线圈中的磁场能通过差分电桥电路进行差分运算。差分电路能把磁通Φ0所产生的磁场能去除，仅保留磁通ΦX所产生的磁场能，这时就可以通过磁通ΦX与其磁场能关系以及被测直流电流IX与磁通ΦX的关系，推导出被测直流电流IX与磁场能的关系，从而可以用检测能量的方式来实现对被测直流电流IX的检测。基于双磁环线圈的直流电流检测原理示意图如图4所示，基于双磁环线圈的直流电流检测原理框图如图5所示。
根据上述检测的工作原理，图6给出了检测的原理图，它主要有两部分构成，第一部分是以NE555为核心的脉冲振荡电路，主要为双磁环线圈L2和L3提供脉冲电压，使双磁环线圈L2与L3产生周期性变化的三角波电流；第二部分是L2、L3、C4、D5、D6构成的差分运算电路，主要用来检测导线通过的直流电流IX。
2、结论：
以上提出了三种直流电流的测量方法，其中电阻测量法中电流测量的范围比较小，一般在10A以内，一般用在一些控制电路的小电流测量；霍尔电流传感器型号多、量程宽、精度高、灵敏度高、线性度好、易安装、质量可靠，但不适合在复杂的工作环境和电气环境中使用，同时元器件也易损坏；而基于双磁环线圈的检测法一方面可以实现对直流电流的检测，另一方面可有效地抑制共模干扰信号，提高了检测电路的抗干扰能力，保证了检测电路的可靠性，并能在复杂工作环境下工作，缺点是硬件电路较复杂。
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建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的27.5％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架空地板）的
摘要 由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来，如果仅仅依靠一种检测算法，难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要，因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法，并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论，然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词：运动目标检测光流法帧差法背景建模方法
ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method
第1 页 共 2页 残余应力检测方法概述 目前国际上普遍使用的残余应力检测方法种类十分繁多，为便于分类，人们往往根据测试过程中被测样品的破坏与否将测试方法分为：应力松弛法（样品将被破坏）和无损检测法（样品不被破坏）两类。以下我们简单归纳了现阶段较为常用的一些残余应力检测方法。 一、常见的残余应力检测方法： 1. 应力松弛法 (1) 盲孔法 该方法最早由Mather 于1934年提出，其基本原理就是通过孔附近的应变变化，用弹性力学来分析小孔位置的应力，孔的位置和尺寸会影响最终的应力数值。由于这类设备操作起来非常简单，近年来被广泛使用。 (2) 切条法 Ralakoutsky 在1888年提出了采用该方法测量材料的残余应力。在使用这种方法时需要沿特定方向将试件切出一条，然后通过测量试件切割位置的应变来计算残余应力。 (3) 剥层法 该方法是通过物理或化学的方法去除试件的 一层并测量其去除后的曲率，根据测定的试件表面曲率变化就能计算出残余应力。该方法常用于形状简单的试件，且测试过程快捷。 2. 无损检测方法 (1) X 射线衍射法 X 射线方法是根据测量试件的晶体面间距变化来确定试件的应变，进而通过弹性力学方程推导计算得到残余应力，目前最被广泛使用的是Machearauch 于1961提出的sin2ψ方法。日本最早研制成功了基于该方法的X 射线残余应力分析仪，为该方法的推广做出了巨大的贡献。 (2) 中子衍射法。 中子衍射方法的原理和X 射线方法本质上是一样的，都是根据材料的晶体面间距变化来求得应变，并根据弹性力学方程计算残余应力。但中子散射能量更高，可以穿透的深度更大，当然中子衍射的成本也是最昂贵的。 (3) 超声波法。 该方法的物理和实验依据是S.Oka 于1940年发现的声双折射现象，通过测定声折射所导致的声速和频谱变化反推出作用在试件上的应力。试件的晶体颗粒及取向会影响数据的准确度，尽管超声波方法也属无损检测方法，但其仍需进一步完善。 二、最新的残余应力检测方法 cos α方法早在1978年就由S.Taira 等人提出， 但真正应用于残余应力测试设备中还是近几年的事情。日本Pulstec 公司于2012年研制出了世界上首款基于cos α方法的X 射线残余应力分析仪，图1是设备图片（型号：μ-x360n ）。
车流量检测技术综述 前言 城市智能交通已逐步得到社会各界的广泛关注，如何通过智能交通系统建设来缓解日益严重的交通问题已成为交通领域的研究热点。车流量检测系统是智能交通(ITS)的基础部分，在城市道路建设、国道高速公路建设、隧道桥梁建设以及交通流的基础理论研究中占有很重要的地位。近年来，逐渐发展起来了以空气管道检测技术、磁感应检测技术、波频检测技术和视频检测技术等为代表的多种交通检测技术。车流量检测主要是通过各种传感设备对路面行驶车辆进行探测，获取相关交通参数，以达到对公路各路段交通状况及异常事件的自动检测、监控、报警等目的。 较其它方法而言，基于视频图像的检测技术涉及到视频采集、通信传输、图像处理、人工智能以及计算机视觉等多个学科，具有安装维修灵活、成本低、应用范围广、可拓展性强和交通管理信息全面等优点，并已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到应用。常用的基于视频图像的车辆检测算法有：灰度法、背景差法、相邻帧差法、边缘检测法等。随着图像处理技术、计算机视觉、人工智能的发展和硬件处理速度的提高，基于视频图像的车流量检测技术得到了广泛的应用。本文对各种车流量检测方法进行了综述，并对基于视频图像的车流量检测研究工作进行了展望。 1 传统车流量检测方法 按照车辆信息获取方式的不同，实际应用当中已经产生了空气管道检测技术、磁感应检测技术和波频检测技术。 1.1 空气管道检测技术 空气管道检测是接触式的检测方法，在高速公路主线的检测点拉一条空心的塑料管道并作固定，一端封闭，另一端连接计数器，当车辆经过塑料管道时，车轮压到空气管道，管内空气被挤压而触动计数器进行计算车流量的方法。 显然，该方法只能获取单一的车辆信息，且方法繁琐，寿命短，已经被磁感应检测等技术所取代。 1.2 磁感应检测技术 磁感应检测器可分为线圈和磁阻传感器两种。环形线圈检测器是目前世界上
水中油类测定分析方法的综述 李海州 （浙江海洋学院海洋与技术学院，浙江舟山316004） [摘要]：本文对国内外学者有关水中油类的测定方法做了比较系统的综述。对几种水中油类的常用方法，重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、红外分光光度法和非分散红外光度法做了简要介绍，并对其优劣进行了评价。另外，介绍了测定水中油类含量存在的难点、发展趋势和技术改进等。 关键词：水；油类；测定分析 油类是指任何类型的（矿物油、植物油等）及其炼制品（汽油、柴油、机油、煤油等）、油泥和油渣[1]。油类主要有漂浮油、分散油、乳化油、溶解油和油类附着在固体悬浮物表面而形成油膜---固体物5种形式。全世界每年至少有500—1000吨油类通过各种途径进入水体，由于漂浮于水体表面的油将会影响空气和水体表面氧的交换，而分散于水体中以及吸附于悬浮颗粒上或以乳化状态存在于水体的油易被微生物氧化分解，并将消耗水中的溶解氧，从而使水质恶化；油膜还能附着于鱼鳃上，使鱼类窒息而死；当鱼类产卵期，在含有油类污染物质废水中孵化的鱼苗，多数为畸形，生命力低下，易于死亡；含有油类污染物的废水进入水体后，造成的危害很为严重，不仅影响水生生
物的生长，降低水体的自我净化能力，而且影响水体附近的环境，因此，油类是水体环境中的主要污染物之一，在水质监测中，也是一项重要的监测项目。要消除油类对环境的污染和危害，首先就必须能够准确的测定水中油类的含量。 然而,水中油类含量测定又是比较复杂的，因为水中的油类成分是相当复杂的，此外不同地区、不同行业水体中油类污染的成分也不同，无法有用单一的油标准进行对照，无法准确测定，所以水体中油类物质含量的测定问题是环境分析化学一个古老、重要而又困难的问题。目前水体中油类测定常用的方法有重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、非分散红外光度和国家最新颁布的国家标准方法红外分光光度法等[2]，本文简要介绍以上几种方法的原理和优劣，及人们对水体中油类监测分析方法的创新和改进。 1.重量法 重量法是用有机萃取剂（石油醚或正己烷）提取酸化了的样品中的油类，将溶剂蒸发掉后，称重后计算油类含量。重量法应用范围不受油品的限制，可测定含油量较高的污水，不需要特殊的仪器和试剂，测定结果的准确度较高、重复性较好。缺点是损失了沸点低于提取剂的油类成分，方法操作复杂，灵敏度低，分析时间长，并要耗费大量的提取剂，而且方法的精密度随操作条件和熟练程度不同差异很大。因此，水体中动植物油含量较高的，采用该方法较适合，可以得到比较准确的结果；工业废水、石油开采及炼制行业中含油量较高，此方
<> 全部作者： 王伟华 第1作者单位： 北京航空航天大学 论文摘要： 本文针对车载摄像机拍摄的视频图像，为了得到较理想的车道的标识边缘，提出了1种车道标志线检测和跟踪方法，即首先使用反对称双正交小波实现图像边缘检测，完成车道线边界的识别。在边缘图像中，利用Hough变换对噪声不敏感，能较好的响应直线的特点提取车道线参数，采用具有预测功能Kalman算法完成对序列图像车道线参数的持续跟踪。实验结果表明，该方法具有较强的抗干扰性和较好的鲁棒性。 关键词： 计算机视觉，图像处理，车道标志线，边缘检测，小波分析，Hough变换，Kalman跟踪(浏览
全文) 发表日期： 2008年02月15日 同行评议： 1)论文题目点名小波及Kalman可能更贴切些，目前题目偏大；2）英文摘要不准确的说法较多，建议重写；3）国际上关于车道检测及跟踪有许多有价值的参考文献，请适当增加！4）对小波、Kalman滤波等预备知识的介绍应更简洁些，重点介绍自己的工作及成果；5）作者给出的结果的理论值是如何得到的，需要说明！作者采用的算法和现有其他算法相比优点在什么地方，如有可能，请结合结果作对比！ 综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。
<> 1.绪论 1.1研究背景 网络被认为是互联网发展的第三阶段。网络的设计和实施能够带来切身实际的利益，城域网、企业网、局域网、家庭网和个人网络都是网络发展的体现。网络发明的初衷并不仅仅是表现在它的规模上，而是互联互通，资源共享，消除资源访问的壁垒，让生活更加方便、快捷、高效。随着网络技术的发展，网络在应用方面也体现出了很大的潜力，能够共享和调度成千上万的计算设备协同并发工作，能汇聚数百万计的信息资源加以归类、分析和发布，还可以让世界每一个角落的人们实时沟通交流。在现代高速发展的社会里，企业与企业之间的联系日益密切，大量的、复杂的信息交流显得由为重要。随着电子科技的高速发展，那些如何复杂大量的信息，通过网络技术帮助下，就可以轻而易举的从某一地方传送到另一地方，而且简单、快速、准确，给人们带来了
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/554059224.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一
视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示： Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如 式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准 确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。 1
常用的电流互感器检测电路分析 在高频开关电源中，需要检测出开关管、电感等元器件的电流提供给控制、保护电路使用。电流检测方法有电流互感器、霍尔元件和直接电阻取样。采用霍尔元件取样，控制和主功率电路有隔离，可以检出直流信号，信号还原性好，但有μs级的延迟，并且价格比较贵；采用电阻取样价格非常便宜，信号还原性好，但是控制电路和主功率电路不隔离，功耗比较大。 电流互感器具有能耗小、频带宽、信号还原性好、价格便宜、控制和主功率电路隔离等诸多优点。在Push-Pull、Bridge等双端变换器中，功率变压器原边流过正负对称的双极性电流脉冲，没有直流分量，电流互感器可以得到很好的应用。但在Buck、Boost等单端应用场合，开关器件中流过单极性电流脉冲；原边包含的直流分量不能在副边检出信号中反映出来，还有可能造成电流互感器磁芯单向饱和；为此需要对电流互感器构成的检测电路进行一些改进。 2 电流互感器检测单极性电流脉冲的应用电路分析根据电流互感器磁芯复位方法 的不同，可有两种电路形式：自复位与强迫复位。自复位在电流互感器原边电流脉冲消失后，利用激磁电流通过电流互感器副边的开路阻抗产生的负向电压实现复位，复位电压大小与激磁电流和电流互感器开路阻抗有关。强迫复位电路在原边直流脉冲消失期间，外加一个大的复位电压，实现磁芯短时间内快速复位。 电流互感器检测电路 常用的电流互感器检测电路如图1(a)所示。 图1(b)表示原边有电流脉冲时的等效电路，电流互感器简化为理想变压器与励磁电感m模型，s为取样电阻。 当占空比<时，在电流互感器原边电流脉冲消失后，磁芯依靠励磁电流流过采样电阻s产生负的伏秒值，实现自复位〔如图1（d1）～（i1）所示〕，由于采样电阻s很小，所以负向复位电压较小；当电流脉冲占空比很大时(>，复位时间很短，没有足够的复位伏秒值，使得磁芯中直流分量d增大，有可能造成磁芯逐渐正向偏磁饱和〔如图1（d2）～（i2）所示〕，失去检测的作用，所以自复位只能应用于电流脉冲占空比<的场合。
1、课题来源 随着计算机技术的高速发展，运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注。运动跟踪和检测的应用广泛，在智能监控和人机交互中，如：银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术，通过定位物体并对其行为进行分析，一旦发现物体有异常行为，监控系统就发出警报，提醒人们注意并即时的处理，改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此，对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。 2、研究目的和意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。3、国内外研究现状和发展趋势及综述 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等。 4、研究方法
MAX471电流检查电路 摘要：MAX471/MAX472是MAXIM公司生产的精密高端电流检测放大器，利用该器件可以实现以地为参考的电流/电压的转换，本文介绍了用MAX471/472高端双向电流检测技术来实现对电源电流的监测和保护的方法，并给出了直流电源监测与保护的实现电路关键词：高端电流监测I/V转换MAX471 MAX472 1 电源电流检测 长期以来，电源电流的检测都是利用串联的方法来完成的。而对于磁电仪表，一般都必须外加分流电阻以实现对大电流的测量，在量程范围不统一时，分流电阻的选择也不标准，从而影响到测量精度。对于互逆电源，由于测量必须利用转换开并来实现，因而不能随机地跟踪测量和自动识别。 在教学和实验室使用的稳压电源中，为了能够进行电流/电压的适时测量，可用两种方法来实现。一种方法是彩双表法显示，此法虽好，但成本较高，同时体积也较大；另一种方法是采用V/I复用转换结构，这种方法成本低，体积小，因而为大多数电源所采用，但它在测量中需要对电压/电流进行转换显示，也不方便。那么，如何对电源进行自动监测呢？笔者
在使用中发现，稳压电源的电压在初始调节状态时，往往显示出空载，而在接入负载后，则需要适时显示负载电流，因此，利用负载电流作为监测信号来完成I/V的测量转换，可实现一种电量用两种方法表示，并可完成自动监测转换功能。 为了实现I/V的转换，笔者利用MAX271/MAX472集成电路优良的I/V转换特性、完善的高端双向电流灵敏放大器和内置检流电阻来实现对稳压电流电流的检测。 2 MAX471/MAX472的特点、功能 美国美信公司生产的精密高端电流检测放大器是一个系列化产品，有MAX471/MAX472、MAX4172/MAX4173等。它们均有一个电流输出端，可以用一个电阻来简单地实现以地为参考点的电流/电压的转换，并可工作在较宽的电压和较大的电流范围内。 MAX471/MAX472具有如下特点： ●具有完美的高端电流检测功能； ●内含精密的内部检测电阻（MAX471）； ●在工作温度范围内，其精度为2%； ●具有双向检测指示，可监控充电和放电状态； ●内部检测电阻和检测能力为3A，并联使用时还可扩大检测电流范围； ●使用外部检测电阻可任意扩展检测电流范围（MAX472）； ●最大电源电流为100μA； ●关闭方式时的电流仅为5μA； ●电压范围为3～36V； ●采用8脚DIP/SO/STO三种封装形式。 MAX471/MAX472的引脚排列如图1所示，图2所示为其内部功能框图。表1为 MAX471/MAX472的引脚功能说明。MAX471的电流增益比已预设为500μA/A，由于2kΩ的输出电阻（ROUT）可产生1V/A的转换，因此±3A时的满度值为3V.用不同的ROUT电阻可设置不同的满度电压。但对于MAX471，其输出电压不应大于VRS+-1.5V，对于MAX472，则不能大于VRG-1.5V。
9 无色镀铬金属和有色镀铬金属样品中六价铬（CrⅥ）的检测 9.1 范围、应用和方法概述 这种方法描述了无色镀铬金属和有色镀铬金属样品中六价铬的测试程序。由于具有较强反应特性，铬酸盐中六价铬的浓度会随时间和保存条件的变化而强烈变化。因此，样品应该保存在适当的环境条件下以及本文中所描述的分析方法都应该在镀铬后的30天内进行。样品保存的环境条件如下：湿度45-70％，气温15-35％。 该方法包括两个主要程序：点测试过程和沸水萃取过程。由于点测试过程应用方便简单，因此，我们可以先做点测试。如果点测试的分析结果不确定，可以通过沸水萃取进一步对结果进行确认。当用此法检测到样品中有六价铬存在的时候，可以认为该样品具有六价铬镀层。 六价铬对人体是有害的，它可以诱导有机体突变和致癌。在本方法中所有怀疑含有六价铬的样品都应该通过适当的防护措施对其进行处理。 该方法采纳于ISO 3613: 2000(E)，“锌、镉、铝锌合金以及锌铝合金上涂层铬酸盐转化——测试方法”。 9.2 参考资料、标准化参考资料、参考方法和参考材料 a)ISO 3613: 2000(E)，“锌、镉、铝锌合金以及锌铝合金上涂层铬酸盐转化——测试方法” b)ZVO-0102-QUA-02“通过点分析方法对局部钝化层六价铬进行定性分析” c)GMW3034“不存在六价铬涂层” d)DIN 50993-1“对于防腐蚀涂层中六价铬的测定，第一部分：定性分析” 9.3 术语及定义 下面给出了该文件中用到的重要术语的解释说明： a) 无
9.4 仪器/ 设备和材料 a)校准过的天平：精确度为0.1mg的分析天平。 b)温度计或者电热调节器或者其它温度测量设备：测定的温度可以达到100℃。 c)比色仪：可选择能在540nm处测量并能提供1cm或更长光程的分光光度计，也可以选择 能提供1cm或更长的光程并装有在540nm附件具有最大的透过率的绿相黄滤光器的滤色光度计。 d)实验室的器具：所有可以再使用的玻璃器（玻璃、石英、聚乙烯、聚四氟乙烯等等）包 括样品池都必须用清洁剂和水浸泡一夜，然后用水清洗，接着用稀释的硝酸和盐酸混合液（硝酸：盐酸：水，1：2：9）浸泡4小时，最后用自来水和超纯水清洗干净。如果通过方法空白分析证明玻璃器是相当干净的，那么以上清洗过程也可以有选择的进行。 e)量筒：A级玻璃器，100ml或者合适精密度与准确度同类物 f)不同型号的移液管：A级玻璃器或者合适精密度与准确度的同类物。 g)消解器：体积为250ml的硼硅酸盐玻璃或者石英容器 9.5 溶剂 a）1,5- 二苯卡巴肼，分析纯 a) 1 mg/kg 的K2Cr2O7标准溶液：把0.113g的K2Cr2O（分析纯）溶于DI水中，然后用去离子 水稀释至100g。溶液的保存期限大约1年。称量0.25g该溶液于另一个玻璃器中，用去离子水稀释至100g。 b) 丙酮，分析纯 c) 乙醇(96%)，分析纯 d) 正磷酸溶液(75%)，分析纯 c) 去离子水，去离子水应该没有干扰 9.6 试样准备 测试之前，样品表面不能有任何污染物、指印或其它外来污点。如果表面涂有薄油，测试之前需要在室温下（不高于35oC）用清洁剂、用合适的溶剂沾湿的软布去除，或者在室温
建筑节能检测方法综述 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架
一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。
二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基
电流检测电路 摘要：MAX471/MAX472是MAXIM公司生产的精密高端电流检测放大器，利用该器件可以实现以地为参考的电流/电压的转换，本文介绍了用MAX471/472高端双向电流检测技术来实现对电源电流的监测和保护的方法，并给出了直流电源监测与保护的实现电路 1 电源电流检测 长期以来，电源电流的检测都是利用串联的方法来完成的。而对于磁电仪表，一般都必须外加分流电阻以实现对大电流的测量，在量程范围不统一时，分流电阻的选择也不标准，从而影响到测量精度。对于互逆电源，由于测量必须利用转换开并来实现，因而不能随机地跟踪测量和自动识别。 在教学和实验室使用的稳压电源中，为了能够进行电流/电压的适时测量，可用两种方法来实现。一种方法是彩双表法显示，此法虽好，但成本较高，同时体积也较大；另一种方法是采用V/I复用转换结构，这种方法成本低，体积小，因而为大多数电源所采用，但它在测量中需要对电压/电流进行转换显示，也不方便。那么，如何对电源进行自动监测呢？笔者在使用中发现，稳压电源的电压在初始调节状态时，往往显示出空载，而在接入负载后，则需要适时显示负载电流，因此，利用负载电流作为监测信号来完成I/V的测量转换，可实现一种电量用两种方法表示，并可完成自动监测转换功能。 为了实现I/V的转换，笔者利用MAX271/MAX472集成电路优良的I/V转换特性、完善的高端双向电流灵敏放大器和内置检流电阻来实现对稳压电流电流的检测。 2 MAX471/MAX472的特点、功能
美国美信公司生产的精密高端电流检测放大器是一个系列化产品，有MAX471/MAX472、MAX4172/MAX4173等。它们均有一个电流输出端，可以用一个电阻来简单地实现以地为参考点的电流/电压的转换，并可工作在较宽的电压和较大的电流范围内。 MAX471/MAX472具有如下特点： ●具有完美的高端电流检测功能； ●内含精密的内部检测电阻（MAX471）； ●在工作温度范围内，其精度为2%； ●具有双向检测指示，可监控充电和放电状态； ●内部检测电阻和检测能力为3A，并联使用时还可扩大检测电流范围； ●使用外部检测电阻可任意扩展检测电流范围（MAX472）； ●最大电源电流为100μA； ●关闭方式时的电流仅为5μA； ●电压范围为3～36V； ●采用8脚DIP/SO/STO三种封装形式。 MAX471/MAX472的引脚排列如图1所示，图2所示为其内部功能框图。表1为MAX471/MAX472的引脚功能说明。MAX471的电流增益比已预设为500μA/A，由于2kΩ的输出电阻（ROUT）可产生1V/A的转换，因此±3A时的满度值为3V.用不同的ROUT电阻可设置不同的满度电压。但对于MAX471，其输出电压不应大于VRS+-1.5V，对于MAX472，则不能大于VRG-1.5V。
NANCHANG UNIVERSITY 功能食品学综述论文 学 院:生命科学与食品工程学院专业:食品科学与工程班 级:学号:学生姓名:廖杰 指导教师:王远兴
起讫日期: 2014年 3月至 2014年 4月 大豆异黄酮的测定方法 摘要 本文在参考国内外大量文献的基础上,对大豆异黄酮的测定方法进行了系统的总结和介绍 关键词:大豆异黄酮;测定方法 Abstract: In reference on the basis of a large number of literature at home and abroad, this paper method of the determination of soybean isoflavones were summarized and introduced Keywords:soy isoflavones method 目录 摘 要 ........................................................................................................................................... ........... I Abstract:................................................................................................................................. .............. I 目 录 ........................................................................................................................................... .......... II 1根据紫外吸收特性检测方 法 ......................................................................................................... 1 1.1紫外分光光度法(UV .. (1)
交通场景中运动目标的检测文献综述 摘要:运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括：图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。运动目标分割是实现交通场景下车辆检测的前提。常用的分割方法可以分为背景差分法、帧间差分法和基于光流的分割方法等。 关键词:数字图像处理;运动目标;检测方法 1 前言 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睐，并且取得了丰硕的成果，广泛英语与交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 目前,以数字图像处理技术为核心的视频监视系统越来越广泛地应用到交通监管中,它利用摄像机来获取图像,由计算机完成对运动目标的自动检测,如果车辆交通违规时,自动发出预警,记录全程违章视频,这在很大程度上减轻了监控人员的劳动强度,克服可能的人为失误,而且节省大量存储空间,使存储的数据更为有效,为交通违规的后续处理提供了客观依据。 交通场景中运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志的相关信息，初步建立起交通场景中运动目标检测课题研究的整体思路和方法。 2 正文 2.1运动目标 运动目标是常生活中常见的．如活动的动物、行驶的运载工具等。在现实生活中，尽管人类的视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在交通这样的复杂场景中大量有意义的视觉信息都包含在这些运动之中，人们往往只对运动的
物体或目标感兴趣。因此，研究运动目标的检测问题，有着很大的现实意义和应用价值。 2.2运动目标检测的基本概念 目前我们主要是通过对动态图像进行分析处理来获取运动目标信息，从而实现对运动目标的检测，它是图像处理与计算机视觉应用研究领域的一个重要课题。，所谓动态图像是由一序列图像组成的，即图像序列。图像序列是用一个传感器(如摄像机、数码相机)采集的一组随时间变化的图像，不同时刻采集的二帧图像或多帧图像中包含了存在于相机与景物之间的相对运动信息。还有景物本身发生变化的运动信息等等，这些信息表现为图像帧之间的灰度变化或诸如点、线、区域等记号的位置和运动方向速度等属性的变化。 运动目标检测的目的就是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。我们首先用摄像机获取运动目标的视频影像，经视频采集卡将视频信号传输到计算机，利用计算机对其进行相关处理，从视频图像中按一定时间间隔获取序列图像，然后通过对这些序列图像进行特定的处理，就可以检测出我们感兴趣的运动目标。 运动目标检测和分析是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括：图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。这种算法在帧差法的基础之上，提取出运动目标，并对其求取运动速度。这种技术可以用于各类图像监控系统，用来检测运动目标，对于现实应用有重要意义。 2.3运动目标检测的基本方法 由运动目标所形成的图像序列可分为两种情况：一种是静止背景，一种是运动背景。前一种情况通常发生在摄像机相对静止状态(如监视某一路口车流量的固定摄像机)，后一种情况通常发生在摄像机也在相对运动状态(如装在卫星或飞机上的监视系统)。从处理方法上看，对前一种情况可采用消除背景的方法检测运动目标，处理起来比较简单，如简单的帧间差分或自适应背景对消方法。对后一种情况．处理起来比较复杂，一般是采用突出目标或消除背景的思想检测运动目标。若采用消除背景的方法，则通常需要先进行帧间稳像及配准；若采用突出