基于物联网视频感知技术的关键技术研究
物联网中的智能感知与数据采集技术研究与应用
物联网中的智能感知与数据采集技术研究与应用智能感知与数据采集技术在物联网中起着至关重要的作用。
物联网（Internet of Things, IoT）是将传感器、无线通信技术、云计算等智能技术应用于各种设备和物体，使其能够相互联网、相互通信和相互协作的一种网络。
物联网的出现为智能感知与数据采集技术的研究与应用提供了广阔的空间和机遇。
智能感知技术是物联网的基础。
从古至今，人类通过感知来对周围环境进行了解和应变。
而在物联网中，传感器作为一种主要的感知技术，能够实现对环境中的物理量和信息的感知和监测。
例如温度传感器、湿度传感器、光线传感器等，能够实时感知和监测物体的温度、湿度、光线等信息，并将这些信息通过无线通信技术传输到云端进行处理和分析。
智能感知技术的广泛应用使得物联网能够实现对环境、设备和人员的全面感知，为后续的数据采集和分析奠定了基础。
数据采集技术是物联网中的重要环节。
物联网中大量传感器采集的数据需要经过采集、传输、存储和处理等环节，最终为用户提供有用的信息。
数据采集技术主要包括传感器节点的选择和布置、数据通信技术、数据存储技术以及数据质量控制等。
传感器节点的选择和布置决定了数据采集的有效性和准确性。
合理选择传感器节点并将其布置在合适的位置能够最大程度地减少数据采集中的噪声和误差。
数据通信技术则负责将采集到的数据传输到云端进行处理和分析。
常用的数据通信技术包括蓝牙、Wi-Fi、LoRa等，这些技术能够根据不同的场景和需求选择合适的通信方式。
另外，数据存储技术和数据质量控制技术也非常重要，它们保证了数据采集的持久性和准确性。
智能感知与数据采集技术的研究与应用不仅局限于传统的家居、交通、环境等领域，还在农业、工业、医疗等领域有着广泛的应用。
以农业领域为例，通过在农田中布置土壤湿度传感器、光照传感器等，能够实时监测土壤湿度、阳光照射量等关键指标，从而实现精确的灌溉和施肥，提高农作物产量和质量。
而在工业领域，智能感知与数据采集技术能够实时监测设备的运行状态、工艺参数等信息，及时发现故障和隐患，提高设备的运行效率和安全性。
物联网中的边缘智能感知技术研究与应用
物联网中的边缘智能感知技术研究与应用物联网（Internet of Things, IoT）作为一种新兴的信息通信技术，已经广泛应用于各个领域，从家庭到工业自动化。
随着物联网设备的快速增加，传感器技术的发展也日益迅猛。
边缘智能感知技术作为物联网中的重要组成部分，具有重要的研究和应用价值。
边缘智能感知技术是指将传感器、物联网设备和智能算法等结合在一起，实现对周围环境的智能感知和数据处理。
边缘智能感知技术的核心是传感器节点，它负责采集环境数据并将其发送到物联网平台进行分析和决策。
边缘智能感知技术的研究主要包括以下几个方面：首先，传感器节点的设计与优化是边缘智能感知技术研究的重点。
传感器的种类繁多，包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。
在边缘智能感知技术中，传感器节点的选择和配置至关重要。
研究人员需要考虑到传感器节点的功耗、成本、精度和稳定性等因素，并根据具体应用需求进行优化设计。
其次，边缘智能感知技术的数据处理方法也是研究的重点之一。
传感器节点采集到的数据往往包含大量的噪声和冗余信息，研究人员需要通过智能算法对数据进行处理和分析，提取出有用的信息。
常用的数据处理方法包括滤波、降噪、数据融合等，以提高数据的准确性和可靠性。
此外，边缘智能感知技术还需要考虑传感器节点的通信问题。
传感器节点通常会与其他节点或物联网平台进行通信，传输感知数据或接收控制指令。
研究人员需要选择适当的通信协议和技术，如无线传感网络技术（WSN）、蓝牙、Zigbee等，以实现节点之间的高效通信。
在实际应用中，边缘智能感知技术有着广泛的应用前景。
首先，边缘智能感知技术可以在智能家居领域得到应用。
通过在家庭环境中布置传感器节点，可以实现对温度、湿度、照明等多个参数的感知和控制。
用户可以通过智能手机或其他终端设备监控家居环境，并实现远程控制，提高家居环境的舒适度和能源利用效率。
其次，边缘智能感知技术在工业自动化中也有着广泛的应用。
在制造业中，通过在生产线上布置传感器节点，可以实时监测设备状态、生产质量和生产效率等关键指标。
物联网中感知技术的研究与应用
物联网中感知技术的研究与应用随着科技的快速发展，物联网作为最前沿的技术之一，正受到越来越多的关注和利用。
在物联网发展过程中，感知技术起到了非常重要的作用。
感知技术是指让物联网设备能够感知周围环境的工具和方法，它可以帮助人们更好地实现智慧化、自动化、智能化的应用。
感知技术包括什么？感知技术包括传感器技术、RFID 技术、移动传感器技术等。
这些技术都能够将位置、声音、图像等信息进行收集和传输，进而完成智能检测和感知。
例如，传感器技术可以收集环境中的温度、湿度、光照等信息，RFID技术可以帮助人们跟踪物品的位置和状态，移动传感器技术则可以帮助人们定位移动物体的位置和方向。
感知技术在物联网中的应用物联网中，感知技术的应用是非常广泛和深入的。
以下是几个比较常见的应用：智能家居在智能家居方面，感知技术发挥了重要作用，它能够采集室内温度、湿度、光照等信息，根据这些信息，智能家居系统可以自动调节温度、光照、湿度等参数，以达到使用者期望的效果。
同时，智能家居也可以通过感知技术判断可以有人在房间内，从而自动打开或关闭灯光、电器等设备，使得生活更加便利。
智慧医疗感知技术在医疗领域应用非常广泛，从智能床垫、智能衣物到智能医疗仪器等，都需要感知技术。
这些设备采集人体温度、心率、血压等信息，根据这些信息进行分析，帮助医生判断病情和选择治疗方式。
感知技术还可以通过远程监测的方式，对重症病患者实现24小时监控，帮助医疗人员及时发现问题和解决问题。
智能交通感知技术的应用还可以在智能交通领域得到体现，例如智能停车场、智能交通灯、智能路况系统等。
这些设备都能够通过感知技术收集车辆的信息、路况信息等，帮助交通监管者调度路况，提高通行效率，同时也可以为司机提供实时的路况信息，帮助司机更好地选择出行路线。
食品安全感知技术应用在食品安全领域也得到了大量的应用。
例如，RFID技术可以帮助追踪食品来源和运输过程，确保食品的安全性和可靠性，传感器技术可以检测食品的温度、湿度等参数，判断食品是否符合安全标准。
智能物联网中感知信号处理技术的研究
智能物联网中感知信号处理技术的研究智能物联网（Internet of Things, IoT）是一个基于互联网的技术体系，通过连接各种物理设备和传感器，在全球范围内实现对物体的感知、监测、控制与交互。
随着物联网的快速发展，感知信号处理技术成为实现物体感知与智能化的重要手段。
本文将深入探讨智能物联网中的感知信号处理技术的研究。
感知信号处理技术是物联网实现智能化的核心环节之一。
它通过从传感器中获取物体产生的信号，并对信号进行处理和分析，提取出有价值的信息，实现对物体的感知和理解。
感知信号处理技术主要包括信号采集、信号预处理、特征提取和决策判断等环节。
首先，信号采集是感知信号处理技术中的第一步。
通过各种传感器和设备，物联网可以获取到来自环境和物体的各种信号。
这些信号可以是声音、图像、温度、湿度等多种形式。
其中，传感器的种类和数量决定了对物体的感知程度。
收集到的信号将通过通信网络传输至处理节点，进行接下来的信号处理。
其次，信号预处理是感知信号处理技术中的重要环节。
由于环境噪声、传感器干扰等原因，传感器产生的信号往往包含着大量的无用信息。
因此，在进行信号处理之前，需要对原始信号进行滤波、噪声去除、数据归一化等预处理步骤，以获得更干净、准确、可靠的信号数据。
接下来，特征提取是感知信号处理技术中的核心环节。
在信号处理过程中，提取出的特征是后续处理、分析和决策的基础。
特征提取的目标是从原始信号中提取出具有代表性和区分性的特征。
常用的特征提取方法包括时域特征提取、频域特征提取、小波分析等。
通过对提取出的特征进行重要性排序和筛选，进一步减小了处理的数据量，提高了处理的效率。
最后，决策判断是感知信号处理技术中的最终环节。
在拥有感知物体的特征数据后，通过比较和分析，可以对物体的状态、行为或特性进行识别和判断。
决策判断的方法可以采用机器学习算法、模型识别算法等。
例如，对于智能家居领域，通过对感知信号处理后的数据进行分析和判断，可以实现对家电、安全设备的自动控制和异常检测。
面向物联网环境的场景感知技术研究
面向物联网环境的场景感知技术研究随着物联网技术的迅速发展，连接和交互的设备数量不断增加，物联网环境中的场景感知技术显得愈发重要。
场景感知技术能够通过传感器和数据处理方法，实时获取环境中的有关信息，提供全面、准确的场景描述，为智能化决策、服务和应用提供基础支持。
本文将对面向物联网环境的场景感知技术进行研究和探讨。
一、物联网环境中的场景感知需求物联网环境中的场景感知需求包括对环境信息、位置信息以及用户行为的感知。
首先，环境信息感知是指对环境参数的监测与感知，如温度、湿度、光照强度等。
通过感知环境信息，可以实时了解环境的变化，为环境控制、资源调配等提供基础数据。
其次，位置信息感知是指对物体和用户位置的感知与跟踪。
通过感知位置信息，可以实现室内导航、车辆追踪、资源定位等应用。
最后，用户行为感知是指对用户的行为进行感知和分析，如用户的活动、健康状况等。
通过感知用户行为，可以为智能家居、智慧健康等领域提供个性化的服务。
二、物联网环境中的场景感知技术在物联网环境中，场景感知技术是实现场景感知需求的关键。
目前，主要的场景感知技术包括传感器技术、数据处理技术和位置定位技术。
传感器技术是基础，是物联网环境中场景感知的重要组成部分。
传感器能够实时采集环境信息，并将其转化成可识别的数字信号。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
通过合理选择和布置传感器，可以实现对物联网环境中各种环境信息的感知。
数据处理技术是将传感器采集的原始数据进行处理和分析的过程。
数据处理技术可以通过数据过滤、数据聚合、数据关联等方法，提取场景中的有用信息，并进行进一步的分析和应用。
常见的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等。
位置定位技术是确定物体或用户在空间中位置的技术。
在物联网环境中，常见的位置定位技术包括GPS、Wi-Fi定位、蓝牙定位等。
通过结合不同的位置定位技术，可以实现物体和用户的准确定位和追踪。
三、物联网环境中的场景感知应用物联网环境中的场景感知技术具有广泛的应用前景。
基于物联网视频感知技术的关键技术
关键技术2023-11-11CATALOGUE目录•视频感知技术概述•基于物联网的视频感知网络架构•视频图像处理的关键技术•数据传输的关键技术•安全性的关键技术•基于物联网视频感知技术的应用案例01视频感知技术概述视频感知技术的定义视频感知技术是一种利用图像和视频信息来获取和理解环境特征的技术。
它通过捕捉图像或视频，并对其进行处理和分析，以提取有用的信息，如目标的位置、形状、运动状态等。
视频感知技术的特点视频感知技术具有实时性、高分辨率、远距离感知和智能化等优点。
它能够提供丰富的环境信息，并实现对目标的精确跟踪和识别。
此外，视频感知技术还具有较高的灵活性和可扩展性，可以根据实际需求进行定制和扩展。
视频感知技术的定义与特点视频感知技术的应用场景视频感知技术广泛应用于智能交通、安全监控、智能制造、智慧城市等领域。
例如，在智能交通中，视频感知技术可用于车辆检测、交通拥堵分析和道路状况评估等；在安全监控中，视频感知技术可用于人脸识别、行为分析、异常检测等；在智能制造中，视频感知技术可用于产品质量检测、生产流程优化等；在智慧城市中，视频感知技术可用于城市环境监测、智能交通和公共安全等。
视频感知技术的优势视频感知技术的优势在于其能够提供丰富的环境信息，具有高分辨率、实时性和远距离感知能力。
它能够实现对目标的精确跟踪和识别，并能够结合人工智能技术进行智能化分析。
此外，视频感知技术的成本较低，易于部署和维护，具有较高的实用价值和应用前景。
视频感知技术的应用场景与优势随着物联网、云计算、人工智能等技术的不断发展，视频感知技术也在不断进步和完善。
未来，视频感知技术将朝着高分辨率、实时性、智能化和低成本方向发展。
同时，随着应用场景的不断扩展，视频感知技术将涉及更多领域和更复杂的环境，需要不断提高其适应性和鲁棒性。
视频感知技术的挑战视频感知技术面临的挑战主要包括如何提高其感知精度和实时性、如何处理和分析大量数据、如何保证数据的安全性和隐私性、如何降低成本和提高可维护性等方面。
物联网关键技术及其应用研究
物联网关键技术及其应用研究物联网作为一项新兴的技术，正在快速的发展和普及。
它将物品和设备连接在一起，通过互联网实现相互通信和协同工作。
这种智能化的连接方式对于现代社会的发展有着不可替代的作用。
在物联网的实现过程中，关键技术起着至关重要的作用。
本文将介绍物联网的关键技术及其应用研究。
一、感知技术感知技术是物联网中最为基础的技术之一。
它是指通过各种传感器将人们生活中的各种物品和环境产生的信息数字化，并传输至云端进行分析和处理的过程。
这些传感器可以检测到温度、湿度、气压、光照等各种环境因素，还能够监测到人们的行为习惯、健康状况等信息。
感应技术的应用范围非常广泛，包括智能家居、智能医疗、智慧城市等。
二、通信技术通信技术是物联网最重要的技术之一，它作为连接物体和物体之间的桥梁，使得物体之间可以互相通信。
物联网常用的通信技术包括Zigbee、802.15.4、LTE-M、NBIoT等。
其中，NBIoT技术可以有效地扩大物联网的覆盖范围，并提高连接设备的能耗效率。
NBIoT技术被广泛应用于物联网的智能家居、智能能源管理、智能城市等领域。
三、云计算技术在物联网的实现过程中，云计算技术发挥着至关重要的作用。
云计算可以提供大量的计算资源和存储资源，使得物联网设备的处理能力可以大幅提升。
此外，通过云端的算法和软件程序，可以对感测器获得的数据进行分析，从而提供更加精准的服务。
云计算的应用在智能家居、智慧城市等领域得到了广泛的应用。
四、安全技术随着物联网的不断发展，安全问题已经成为了制约其发展的主要因素之一。
在物联网中，数据通信、存储、传输等都涉及到安全问题。
一旦设备被非法攻击，那么很容易导致实际的财产损失和个人隐私的泄露。
因此，安全技术成为了一个非常重要的研究领域。
目前，物联网的安全技术主要包括密码学技术、权限管理、指令过滤等技术，它们通常被应用于智能家居、工业控制、智慧医疗等领域。
五、大数据技术在物联网中，大量的设备可以产生各种各样的数据，如何对这些数据进行处理和利用，是摆在物联网发展面前的一个难题。
物联网感知技术的研究与应用
物联网感知技术的研究与应用近年来，物联网感知技术得到了迅猛发展。
随着各类物理设备的智能化进程推进，人们对于物联网感知技术的研究与应用需求也日益增长。
本文旨在深入探讨物联网感知技术的研究与应用。
一、物联网感知技术的基础原理物联网感知技术常用的传感器包括光学传感器、温度传感器、湿度传感器、气压传感器等。
这些传感器可以收集物理环境中的各种数据，并将其转化为数字信号。
而通过物联网控制器可以读取这些传感器的数据，并再次转化为人类可读的形式。
通过物联网这个超级网络，传感器可以将数据传输给云端，进行数据采集、存储、处理和分析。
二、物联网感知技术的应用1.家居自动化物联网感知技术可以在家庭中实现自动化。
通过收集室内温度、湿度、光线等数据，自动化系统可以调节空调、灯具、窗帘等装置，为居民提供更加舒适的居住环境。
另外，自动化系统也可以监测家庭用水、电、气等消耗，帮助居民做出更为节能、环保的决策。
2.智能交通借助物联网感知技术，智能交通系统可以监测道路交通和车辆运行情况。
通过交通监测器、传感器等设备，可实时监测道路拥堵情况，并将数据信息传送到云端。
当然，智能交通系统也可以优化路线，帮助司机选择最佳路线，从而节约时间和费用。
3.智能医疗利用物联网感知技术，可以开展智能医疗服务。
患者体征传感器可以实时监测患者身体情况，如体温、心率、血氧等信息，并将数据传输到医院云端。
医疗工作者可以通过云端信息系统，及时得知患者的身体情况，并对其进行及时治疗。
三、物联网感知技术存在的问题虽然物联网感知技术具有广泛的应用前景，但是也面临不少技术和安全问题。
物联网系统的数据交流需要建立在对网络安全和隐私问题的保障上，如何确保数据的安全性、隐私性和可控性，是物联网发展过程中必须解决的问题。
四、物联网感知技术的未来展望物联网感知技术的发展前景仍然十分广阔。
未来物联网感知技术将会更加智能化、高能效化、普及化。
如智能电网可以通过传感器感知电力数据，实现电量、电压等的精准调配，进而实现能源平衡，降低能源消费成本。
物联网体系结构及关键技术研究
物联网体系结构及关键技术研究感知层是物联网的基础，它主要包括物理设备和传感器等感知节点。
物理设备具有采集实体世界的能力，传感器能够将物理信号转化为数字信号。
感知层的任务是对物理世界进行感知和数据采集，并将采集的数据传输给其他层次。
网络层是物联网的核心，它主要包括传输网络和通信协议等。
传输网络是物联网设备之间的通信网络，可以是有线网络（如以太网、局域网）或无线网络（如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等）。
通信协议是物联网设备之间进行通信的规则和标准，如HTTP、MQTT等。
应用层是物联网的应用场景，它主要包括各种物联网应用，如智能家居、智能交通、智能医疗等。
应用层是物联网体系结构的顶层，它基于感知层和网络层提供的数据和通信能力，实现不同领域的应用场景。
支撑层是物联网体系结构的支持部分，它主要包括物联网平台、云计算和大数据等。
物联网平台提供物联网设备的管理和控制功能，包括设备接入管理、数据存储和分发、业务逻辑处理等。
云计算是物联网数据处理和存储的基础，利用云端的计算和存储资源，支持物联网应用的实时性和可扩展性。
大数据是从物联网中获取的海量数据，通过数据分析和挖掘，提供决策支持和业务优化的能力。
关键技术是支撑物联网体系结构的关键技术手段，包括传感技术、通信技术、数据处理技术和安全技术等。
传感技术是物联网实现感知和数据采集的基础，包括传感器技术、无线传感网络、RFID等。
传感技术能够将物理世界的信息转换为数字信号，并通过无线网络传输给其他设备。
通信技术是物联网实现设备之间互联互通的关键，包括有线通信和无线通信等。
有线通信技术主要包括以太网、局域网等，无线通信技术主要包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、NB-IoT等。
数据处理技术是物联网实现数据传输、存储、处理和分析的关键，包括数据传输和存储、数据挖掘和机器学习等。
数据传输和存储技术能够实现物联网设备之间的数据传输和存储，数据挖掘和机器学习技术能够对物联网中的大数据进行分析和挖掘。
物联网感知系统的研究与应用
物联网感知系统的研究与应用随着科技的不断进步，现代社会已经进入了信息化时代，数据和信息成为了生产和生活不可或缺的重要资源。
而物联网作为信息化的重要组成部分，其应用将更加广泛、更加深入。
物联网感知系统作为物联网的重要组成部分，其作用和意义也越来越受到重视。
一、物联网感知系统的概念物联网感知系统，是指通过各种传感器、数据采集设备将不同场景下的物理量转化成电子信号，并将这些信号传递到数据处理平台中，进而实现对环境进行感知、分析和控制的一种技术方案。
物联网感知系统的核心在于传感器技术和通信协议，其可以实现对人、机器、设备、工具、环境等各类对象的感知、采集、处理和应用。
在生产、教育、医疗、安防、环境监测等领域的应用中，物联网感知系统可以实现模拟仿真、智能控制、信息统计和预警管理等功能，实现自主、高效、精准的系统管理和运维。
二、物联网感知系统的技术特点1. 网络通信物联网感知系统采用的通信方式多样化，如有线通信、无线通信、 mesh 网络通信等，是实现物联网高效连接的基础。
2. 数据采集数据采集是物联网感知系统的核心技术之一，它是实现数据感知的基础，直接影响到物联网感知系统的数据质量和实时性。
3. 大数据处理物联网感知系统采集到的数据体量巨大，要想从海量数据中提炼有益信息，必须依托于高效、可扩展的大数据处理技术。
4. 云计算云计算是物联网感知系统的重要支撑技术之一，可以实现对大规模数据的存储、分析、处理和调用等功能，提高物联网感知系统的可靠性和运维效率。
三、物联网感知系统在不同领域的应用1. 生产领域物联网感知系统在生产领域的应用主要集中在智能制造、智慧物流、智能采购等方面。
利用物联网感知系统，可以实现生产过程的实时监测、数据分析和预测，大幅度提高生产效率和质量。
此外，物联网感知系统也可以实现对生产安全环境的实时监测和预警，提高生产安全防范和应急处理的效率。
2. 教育领域物联网感知系统在教育领域的应用主要是智慧校园建设，如智慧教室、智慧图书馆、智慧宿舍等。
《2024年基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》范文
《基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，物联网（IoT）已经成为现代社会的重要组成部分。
基于Web的物联网应用体系架构，为各种设备和系统提供了无缝的连接和交互能力。
本文将深入探讨基于Web的物联网应用体系架构及其关键技术的研究。
二、物联网及Web技术的概述物联网是一种通过互联网对物品进行远程信息传输和智能化管理的网络。
它以物品编码体系为基础，以RFID读写器、传感器等设备为信息感知手段，利用先进的嵌入式技术进行信息交换和通信。
而Web技术则是通过互联网进行信息发布和交互的全球性技术体系。
在物联网中，Web技术被广泛应用于设备间的信息交互和用户界面的构建。
三、基于Web的物联网应用体系架构基于Web的物联网应用体系架构主要包括感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
1. 感知层：通过RFID、传感器等设备，对物品进行信息采集和识别，将物理世界与数字世界相连接。
2. 网络层：通过网络技术将感知层获取的信息传输到平台层，实现设备间的互联互通。
3. 平台层：负责数据的存储、处理和分析，提供云计算、大数据等技术支持，为应用层提供数据支持和服务。
4. 应用层：根据用户需求，将平台层提供的数据进行可视化展示，为用户提供各种应用服务。
四、关键技术研究1. 数据传输技术：在物联网中，数据传输是关键。
通过优化网络协议，提高数据传输的效率和稳定性，是当前研究的重点。
2. 数据处理与分析技术：海量的数据需要高效的处理和分析技术。
通过云计算、大数据等技术，对数据进行存储、分析和挖掘，提取有价值的信息。
3. 安全技术：物联网的安全问题日益突出。
通过加密技术、身份认证等技术手段，保障数据传输和存储的安全。
4. 边缘计算技术：边缘计算技术在物联网中具有重要应用。
通过在设备端进行计算和数据处理，减少数据传输的延迟和带宽压力，提高系统的响应速度和效率。
五、研究展望未来，基于Web的物联网应用将更加广泛和深入。
智能物联网中的感知与认知技术研究
智能物联网中的感知与认知技术研究随着科技的不断进步，物联网已经成为当今社会中的一个重要的发展方向。
而随着智能化的发展，物联网中的感知与认知技术也日益突出。
本文将重点探讨智能物联网中的感知与认知技术研究的这个话题，并分析其未来的发展趋势。
一、智能物联网中的感知技术研究智能物联网中的感知技术无疑是整个系统的基础，起到了至关重要的作用。
感知技术主要是指对于物联网中的各类信息进行获取、认知、处理和传达的技术手段。
在感知技术方面，我们需要考虑的问题有以下几点：1.感知设备的制造和研发智能物联网中的感知设备种类繁多，包括传感器、识别设备和通讯设备等。
这些设备的制造和研发都需要专业的技术人才和资金投入。
同时对于感知设备的质量和性能也有严格的要求，因此需要进行不断的研究和改进，使其能够不断地适应各个领域的应用。
2.对于数据的采集和处理感知技术中，数据采集和处理也是一个非常重要的环节。
所谓数据采集，就是通过感知设备对物联网的各类信息进行扫描和收集，将这些信息进行分类并储存在云端。
同时，在数据处理方面，需要对所采集到的数据进行分析和处理，以便从中提取有用的信息和结果。
3.对于数据传输的优化和保障在感知技术中，数据的传输是一个需要考虑的重要问题。
数据传输面临的主要问题有两个：一是数据传输的速度不够快，影响信息的实时性；二是数据传输过程中的安全问题。
针对这些问题，需要进行不断的技术研究和改进，以便能够提高数据传输的速度和安全性。
二、智能物联网中的认知技术研究与感知技术相对应的是认知技术。
所谓认知技术，就是指物联网中对于信息的处理、分析和解释的技术手段。
在认知技术方面，我们需要考虑以下几个问题：1.信息的处理和分析物联网中的信息种类繁多，涉及面广，因此需要对于各类信息进行处理和分析。
此外，最终处理的结果也可能会受到各种不同的因素影响，因此需要进行不断的实验和研究，以便提高认知技术的准确性和可靠性。
2.知识表示和学习为了更好地进行信息的处理和分析，认知技术中还需要考虑知识表示和学习。
面向物联网的智能感知技术研究
面向物联网的智能感知技术研究随着人类社会的发展，科技的进步也在不断加速。
从互联网的诞生到移动互联网的普及，再到现在物联网时代的到来，人们的生活逐渐变得更加便捷和智能化。
而在物联网时代中，智能感知技术的研究则成为了关键。
一、什么是智能感知技术？智能感知技术指的是通过各种传感器、计算机视觉等技术手段，将物理世界中的信息转化为数字信号，并结合人工智能等技术手段进行分析和处理，实现对物体、环境等的精准感知与分析，从而实现对生产、生活等方面的智能化控制。
智能感知技术应用于物联网中，可以实现智能家居、智能交通、物流配送、智能医疗等多种领域的智能化控制，改变人们的生活方式和生产方式。
二、智能感知技术的发展现状目前，智能感知技术的应用已经非常广泛，其中最典型的例子就是智能家居。
智能家居中的照明、温度、空气质量等设备，通过传感器感知环境变化，然后由中央控制器进行实时分析和处理，控制家居设备的工作状态，以实现人性化的智能控制。
除了智能家居之外，智能感知技术在创造智慧城市、智慧交通等方面也发挥了越来越大的作用。
例如，智能交通管理系统可以感知交通流量、路面情况等信息，然后实时调整交通信号控制，从而避免交通堵塞和安全事故的发生。
另外，人工智能技术的快速发展也为智能感知技术的研究和应用提供了更多可能性。
在医疗领域，智能感知技术可以实现现代医院的智能化，通过感知患者的健康状况等信息，在医生的指导下自动调整患者的医疗方案，提高医疗效率和质量。
三、智能感知技术的研究与应用对于智能感知技术的研究，主要涉及传感器技术、计算机视觉、图像检索、模式识别和数据挖掘等方面。
其中，传感器技术是智能感知技术的核心技术之一，主要包括温度传感器、湿度传感器、光线传感器和声音传感器等。
这些传感器可以将环境中的信息转化为电信号，然后传递到控制中心进行实时分析和处理。
在智能感知技术的应用上，目前主要集中在智能家居、智慧城市、智能医疗、智能交通、物流配送等领域。
基于物联网的环境感知技术研究及应用
基于物联网的环境感知技术研究及应用随着科技的发展，物联网技术已经广泛应用于各个领域，其中环境感知技术是其重要的应用方向之一。
环境感知技术是指利用各种传感器和无线通信技术对周围环境进行感知、监测和分析，从而提供环境信息的技术。
本文将从以下几个方面论述基于物联网的环境感知技术的研究和应用。
一、环境感知技术的研究现状目前，环境感知技术已经成为物联网技术领域中的核心研究方向之一。
在研究中，传感器网络是环境感知技术的重要支撑技术。
传感器网络通过在环境中部署传感器节点来感知环境信息，并通过网络实现数据的采集、传输和处理。
近年来，传感器网络技术得到了快速发展，不断涌现出新的协议、算法和技术，为环境感知技术的发展提供了强有力的支撑。
二、环境感知技术的应用领域基于物联网的环境感知技术可以应用于多个领域，例如：1.城市环境监测城市是人们生活和工作的重要场所，环境质量的好坏直接影响人们的健康和生活质量。
基于物联网的城市环境监测系统可以采用多种传感器对城市环境进行监测，如空气质量、噪声、温度、湿度等，实现对城市环境的实时监测和数据分析，提供给政府和市民有关环境的信息。
2.农业环境监测农业环境监测可以帮助农民了解农田的土壤、水分、气温、气压和光照等环境信息，优化农业生产、增加农产品的产量和质量。
利用基于物联网的农业环境监测系统，可以提高农产品的品质，减少农业资源的浪费，降低农业生产成本。
3.工业环境监测工业环境监测是保障工业生产顺利进行和预防环境污染的重要手段。
基于物联网的工业环境监测系统可以实现对工厂的环境信息进行实时监测，如废气、废水、噪声等污染信息，及时发现问题并进行处理，维护人们的生产和生活环境。
三、环境感知技术的优势与挑战基于物联网的环境感知技术面临着一些优势和挑战：优势：1.数据精度高：利用传感器和数据处理技术，可以提高数据的准确性和精度。
2.实时性强：传感器网络的实时监测能力可以使得环境信息得到及时处理和响应。
浅谈物联网感知安全的关键技术
Ｉｄ ｓ ｉｌＳ ｆｔ ｎ ｎ ｉ ｎ ｎ ａ Ｐ ｏ ｃｉｎ ｎ ｕ ｔ ａ ａ ｙ ａ ｄ Ｅ ｖｒ ｍｅ ｔ ｒｔ ｔ ｒ ｅ ｏ ｌ ｅ ｏ
２１ 年第 ３ 卷第 ２ ０２ ８ 期
Ｆ ｂｕｒ ０ ２ ｅ ｒ ａｙ ２ １
浅 谈 物 联 网 感 知 安 全 的关 键 技 术
Ａ ｓ ａ ｔ Ｏ ｈ ａ ｉ ｆｕ ｄ ｒ ａ ｄｎ ｅ ｃ ａａ ｔｒ ｔ ｓ ａ ｄ ｈｅ ａｃ ｙ ｓｒｅ ｎ ｆ ｉｔｍｅ ｏ ｉｇ ，ｔｉ ｐ ｐ ｒｉｔ － ｂ ｔ ｃ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓｏ ｎ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｔ ｈ ｒｃｅ ｓ ｃ ｉｒｒｈ ｔ ｈ ＇ ｏ ｅ ｔ ｆｔ ｎ ｓ ｈｓ ａ ｅ ｒ ｒ ｔ ｈ ｉ ｉ ｎ ｕ ｅ ｎ ｈ ｎｏ ｄ ｅ ｓｔｅ ｃ ｒｅ ｔｒｓ ａｃ ｎｔｅ ａ ｐｉａ ｏ ｆｉｔｍｅ ｆｔｉｇ ｅｃ ｉ ｎ ａｅ ｕ ｅ ｈ ｕ ｒ ｎ ｅｅ ｒｈ ｏ ｈ ｐ ｌ ｔ ｎ ｏ ｎｅ ｔ ｈｎ ｓｐ ｒｅｖ ｇｓｆ ｔ Ｓｗ ｌ ａ ｅ ｈ ｏｏ ｉｓａ ｐ ｅ ｎｉｔｒ ｃｉ ｏ ｉ ｙ，８ ｅｌ Ｓｔｃ ｎ ｌｇｅ ｐ ｌ ｄｉ ｎｅ － ｉ
０ 引言
据接入到网关之前的传感 网络 。物联网的数据采集
安全事故的发生给国家造成重大的人员伤亡和
财产损 失 ， 重 阻碍 我 国 的经 济 增 长 和社 会 发 展 。 严
涉及多种技术 ， ຫໍສະໝຸດ 感器 、 ＦＤ 二维码、 Ｒ Ｉ、 多媒体信息 采集 和 实 时 定 位 。 对 于 目前 关 注 和 应 用 较 多 的
Ａ ｖ ｒ ｇ ｔｅ ｔｃ ｏｏ ｙｏ ｉｔｒ ｅ ｆ ｌｔ ｓｐ ｒｅ ｖ ａ ｔ ａ ｒｖｄ ｆ ｃ ｖ ｒ ｔ ｔ ｎ ｆｒｕｂ ａｅ ｎ ｏ ｋｓ ｆ— ｖ ｌ￣ ｈ ｌｇ ｆ ｎ ｅｎ ｔ ｔ ｉｇ ｅｃ ｉｉ ｓ ｅｙ Ｃ ｐ ｉ ｅｅ ｅ ｔ ｅｐｏ ｅ ｉ ｒ ａ ｓ ｔ ａ ｄ ｗ ｒ ｅ ． ｈ ｅｎ ｏ 】ａ ｇ ｎ ｆ ｎ ｏ ｉ ｃ ｏ ｏ ｎ ｆ ｙ ａ ｔ． ｙ
基于物联网视频感知技术的关键技术
非对称加密
使用不同的密钥进行加密和解 密，公钥用于加密，私钥用于
解密，常见的算法有RSA、 ECC等。
混合加密
结合对称加密和非对称加密， 以提高数据传输的安全性。
访问控制与权限管理
基于角色的访问控制（ RBAC）
根据用户角色分配权限，角色具有不同的访 问级别。
基于属性的访问控制（ ABAC）
根据用户属性（如身份、位置、设备等）分配权限 。
码率控制
根据网络带宽和存储容量，动态调整视频码率， 以实现流畅播放和较低的丢包率。
帧率与分辨率选择
根据实际需求选择合适的帧率和分辨率，以平衡 视频质量和实时性。
视频传输技术
实时传输
采用低延迟的视频传输协 议，如RTP/RTSP，确保视 频的实时性和同步性。
可靠传输
采用前向纠错编码、重传 机制等策略，提高视频传 输的可靠性和稳定性。
04
大数据存储与处理技术
大数据存储技术
1 2 3
分布式存储系统
利用多台服务器的存储资源来协同完成大规模数 据的存储，具有高可用性、高扩展性和高性价比 等优点。
对象存储
将数据作为对象进行存储，每个对象包含数据内 容和元数据，具有可伸缩性、可靠性和跨平台性 等优点。
块存储
将数高性能和低延迟等优点。
动态访问控制
根据环境因素或事件触发访问控制决策。
隐私保护与匿名化
数据脱敏
移除或替换敏感数据，如姓名、地址、电话号码等。
匿名化网络
使用Tor、I2P等技术隐藏用户网络活动。
差分隐私
通过添加噪声来保护敏感数据，如苹果的差分隐私技术。
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大数据处理技术
物联网中的感知与定位技术研究
物联网中的感知与定位技术研究随着物联网技术的迅速发展，物联网中的感知与定位技术成为研究的热点之一。
感知技术和定位技术的发展对于实现物联网的全面连接和智能化应用起到了关键作用。
本文将重点探讨物联网中的感知技术和定位技术的研究进展及其应用领域。
一、感知技术在物联网中的应用感知技术是物联网中关键的一环，它使物联网能够感知并获取到各种环境、物体和数据。
感知技术在物联网中的应用非常广泛，涵盖了多个领域。
首先，感知技术在智能家居中发挥着重要作用。
通过感知技术，家居设备可以自动感知到环境的温度、湿度等信息，并根据这些信息自动调节空调、加湿器等设备，提高家居的舒适度和能源利用效率。
其次，感知技术可以应用于智慧城市建设中。
通过在城市中部署感知设备，如传感器和摄像头，可以实时监测交通流量、空气质量等信息，从而优化城市交通组织、改善居民生活质量。
另外，感知技术还可以应用于工业生产中。
通过感知设备对机器设备、生产环境等进行监测，可以实现智能化的生产调度和设备维护，提高生产效率和质量。
二、定位技术在物联网中的应用定位技术是实现物联网中的定位和追踪功能的关键技术。
在物联网中，定位技术可以应用于车辆、物流、智能交通等多个领域。
首先，定位技术在车辆领域得到广泛应用。
通过在车辆上安装GPS等定位设备，可以实时追踪车辆的位置和行驶轨迹，方便管理者进行车辆调度和监控。
其次，物流行业也是定位技术的主要应用领域之一。
通过在货物上安装定位标签，物流企业可以实时了解货物的位置和运输状态，提供更加高效的物流信息服务。
另外，在智能交通中，定位技术也发挥着重要作用。
通过定位设备，如车载导航系统，可以为驾驶员提供实时的导航信息、交通拥堵情况等，提升驾驶的安全性和便利性。
三、感知与定位技术发展的挑战尽管感知与定位技术在物联网中的应用前景广阔，但在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，感知与定位技术需要大量的感知设备和基础设施支持。
这对于硬件成本和网络传输压力提出了较高要求。
物联网中的感知与识别技术研究
物联网中的感知与识别技术研究随着互联网技术的迅猛发展，物联网技术也日趋成熟。
物联网是以互联网为基础，将感知技术、网络技术、信息处理技术等集成在一起，将各种设备、传感器、感知器等连接起来，形成一个可穿戴、无处不在、无需人类干预、自动化的智能系统。
而在物联网中，感知与识别技术显然是至关重要的环节。
感知与识别技术是物联网系统中的基础技术，它是指通过传感器、摄像头等设备，采集现实世界中的各类信息，将信息转化为数字信号，然后通过处理和分析，实现对信息的认识、储存、传输、管理等功能。
感知与识别技术的研究，直接影响物联网系统的功能、性能、可靠性和安全性等方面。
下面我们将从感知与识别技术的重要性、研究现状和未来发展等方面，详细探讨物联网中的感知与识别技术研究。
一、感知与识别技术在物联网中的重要性物联网作为一个智能世界的基础设施，将物理世界和数字世界紧密结合起来，为人类生产、生活、娱乐提供了更加便捷、高效、智能化的服务。
而感知与识别技术则是构建物联网的重要基础，它是物联网系统中的重要环节，具有以下重要作用：1.实时感知：感知与识别技术可以实时获知现实世界中的状态和变化，提供真实、及时、全面的数据信息。
通过传感器等设备，感知温度、湿度、光线、声音、位置、速度、方向等一系列参数，为物联网系统提供各种数据。
2.环境感知：感知与识别技术可以对周围环境进行感知，判断人类的行为以及环境的变化，同时提高人类生产生活环境的舒适度。
通过环境感知技术，我们可以实时监测室内温度、湿度、CO2浓度、噪音等参数，让环境更加智能、人性化。
3.智能感知：感知与识别技术可以通过智能算法和模型对数据进行分析和预测，提升物联网系统的智能化水平。
通过智能感知，我们可以预判、预防和解决问题，实现自动化、智能化控制。
4.物联网安全：感知与识别技术可以通过感知、认知、防范、捕获、报警等手段，实施物联网安全。
通过对关键区域进行视频监控、声音感知、异常行为识别等手段，可以实现对人、财、物安全的保护。
物联网关键技术研究
物联网关键技术研究物联网是通过大量的设备、感知技术和信息通信技术的整合，实现互联互通和智能控制的庞大系统。
在实现物联网的大规模应用中，涉及到众多的技术问题，其中关键技术研究尤为重要。
以下是对几种重要的物联网关键技术的阐述。
一、传感器技术传感器技术是物联网实现智能化感知的核心。
当前，较为先进和常用的无线传感器网络技术主要包括以下三种类型：RFID技术、WASN技术和WSN技术。
其中，RFID技术主要适用于移动平台和人员跟踪领域；而WASN和WSN则适用于定位和追踪固定资产、环境监测和互联互通领域。
传感器的发展趋势是向小型化、微型化、低功耗化、智能化、多功能化等方向发展。
二、无线通信技术在物联网的大规模应用中，大量的设备之间需要进行信息交换。
为此，无线通信技术是实现物联网的关键技术之一。
当前，大容量、高速度的通信技术有：GPRS、EDGE、UMTS/HSPA、LTE等。
针对物联网中数据传输问题，还出现了M2M通信技术和对无线频谱资源使用更高效的LPWA技术。
这些通信技术中的一些特性。
如低功耗、低成本、超长待机、低数据速率等，则成为物联网大规模应用中的瓶颈和关键技术。
三、云计算技术物联网将大规模包含各种传感器和设备，并且产生大量各种形式的数据，为此需要具备很高的计算能力、数据存储能力、互联互通能力以及各种应用的开发能力。
因此，通过异构互联的方式构建大规模的云计算平台，可以方便实现数据收集、存储、分析以及各种应用的集成和开发。
云计算技术具有大容量、高效能、弹性可扩展等优点，因此云计算技术在物联网的大规模应用中有着广泛的应用前景。
四、大数据处理技术物联网的应用场景涉及面广泛，所产生的数据量也十分巨大，由于这些数据集中包含大量的信息，因此需要针对这些数据进行深入的挖掘和分析。
大数据处理技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等。
目前，大数据处理技术主要采用分布式计算、Hadoop、MapReduce、Spark等技术实现高效的数据处理和分析。
面向物联网的自动识别与感知技术研究
面向物联网的自动识别与感知技术研究随着物联网技术的快速发展，各种智能设备和传感器的普及，自动识别与感知技术在物联网应用中发挥着重要的作用。
本文将探讨面向物联网的自动识别与感知技术的研究，包括其定义、应用领域、挑战和未来发展方向。
1. 概述自动识别与感知技术是一种结合传感器技术、图像识别技术和机器学习算法等的技术，旨在通过对物体、人员、环境等信息的感知和识别，来实现对现实世界的理解和响应。
在物联网中，自动识别与感知技术可以帮助设备和系统自动获取数据、进行判断和决策，从而提升智能化水平。
2. 应用领域自动识别与感知技术在物联网应用中有广泛的应用领域。
其中包括：2.1. 家庭智能化：通过对家庭环境中的物体、人员等进行感知和识别，实现自动化控制和智能服务，提升家庭的舒适度、安全性和便利性。
2.2. 物流与仓储管理：通过对物流过程中的货物、车辆等进行识别与感知，实现货物追踪、库存管理、运输调度的自动化。
2.3. 智能交通：通过对交通信号、车辆、行人等进行感知和识别，实现交通管理的智能化、道路安全的提升以及交通拥堵的减少。
2.4. 工业自动化：通过对生产线上的设备状态、工件等进行感知和识别，实现生产过程的智能化管理和优化。
2.5. 城市管理：通过对城市中的环境、设备等进行感知和识别，实现城市资源的合理利用和城市治理的有效性。
3. 挑战面向物联网的自动识别与感知技术在实际应用中仍面临一些挑战。
3.1. 大数据处理：物联网中产生的数据量庞大，对数据的高效处理和分析是一个挑战。
3.2. 数据安全与隐私保护：物联网中涉及到大量的个人和机密数据，如何保障数据的安全性和隐私性是一个亟待解决的问题。
3.3. 感知与识别精度：如何提高对物体、人员等的感知和识别精度，以及对复杂场景的适应性，需要进一步研究和改进。
3.4. 能耗与资源利用：物联网设备的能耗和资源利用对环境和可持续发展产生影响，如何减少能耗并合理利用资源是一个挑战。
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基于物联网视频感知技术的关键技术研究摘要：摄像机是获取视频信息的主要工具。
随着物联网的普及，摄像机越来越多地进入到生活中，已经成为公安、社会活动中重要的感知工具。
文章针对摄像机的一些特性，结合物联网的技术，对视频感知中的几个关键技术进行分析和研究。
关键词：物联网；视频处理；视频感知视频处理是图像处理技术的一种延伸，因为它基于时间的动态特性，又衍生了一些图像上不具有的独特性质。
常用的视频处理包括对视频压缩、对兴趣区的捕捉、边缘提取等。
对于一些实际的应用，往往需要综合多种的基本处理方法。
1 视频感知系统硬件组成视频处理系统主要包含视频采集装置和视频处理装置。
视频采集设备主要是摄像机，常规的摄像机主要是获取视频信号并保存到存储卡中，新兴的网络摄像机除了具有常规摄像机的功能，还能将信息通过网络传送到其他设备。
视频处理装置是将采集到的视频进行一定的处理并存储到本地或者网络上其他位置的装置。
摄像机一般使用ARM架构，适合视频处理，很多公司如TI、海思等提供了的摄像机解决方案，也都采用了ARM架构。
2 视频处理的特点2.1 直接操作图像域视频处理的元操作是对每帧图像进行处理。
图像处理是信号处理在二维信号（图像域）上的一个应用。
大多数的图像是以数字形式存储，二维的数字图像在计算机上反映出来的形式一般是一个二维矩阵。
整幅图像是被分割成N*M个叫做像素点的最小单位，每个点保存了图像的一部分信息。
图像处理往往是对图像像素点的属性进行操作，处理。
2.2 大数据量处理计算机的高效率、无疲劳特性非常适合处理图像的矩阵数据，尤其适合图像矩阵的大数据量和处理过程的大工作量的处理。
2.3 多个域的处理图像最基本的二维矩阵表现形式通常被称作图像域，但是在图像域上一些操作是难以实现的。
图像处理中可以通过一些数学上的变换，将原本的图像域信息转换成能反映其他信息的新矩阵，这类操作被成为变换。
该类变换函数中最常见的是傅立叶变换，最常见的变换域是图像域和频域之间的转换。
3 视频处理应用目前，视频处理的应用领域很广，主要集中在农林业、医学、交通等领域。
往往需要根据具体的情景运用不同的处理基础来解决问题。
例如车牌识别和病虫害识别。
车牌识别需要高识别率和低误差，突出如何能清楚、有效地识别车牌，尤其能在汽车高速运行的状态下识别出来车牌。
而农业病虫害识别，则需要判别出是否发生了虫蛀和病变即可，一般不需要过于追究细节。
所以，视频处理有一定针对性，在具体的应用上不能一概而论。
室内的视频处理技术主要有2类应用场景：一类是公安作用，规范人的行为，震慑罪犯或记录犯罪过程等，场景包括银行、商店、学校等。
另一类是监护，看护老人、小孩和病人等主要场景是医院、家庭等。
4 具体研究方面4.1 数据存储和传输传统摄像机的工作原理是通过视频线路，将画面呈现到监视器，也可以保存到本地。
新兴的网络摄像机除了具备传统摄像机的功能，还可以将数据通过网络传输到网络存储空间进行保存，方便在不同地点查看。
采集高分辨率图像的情况下，如果对采集的视频进行压缩处理，将会大大减少存储空间的消耗。
无论数据是保存到网络还是保存到本地，对数据进行压缩处理是数字图相处理中的另一个重要应用。
室内摄像机采集到的数据会涉及隐私问题，保护好数据是室内视频处理后期的一个关键。
对于数据保存到本地的摄像机，注意保护数据的存储介质，避免被替换或窃取。
对于数据保存到网络的，在传输过程中采用SSL等安全协议来减少数据被窃听的可能性。
数据存储方要做好数据备份和防护，必要时可加密处理。
4.2 目标位置识别在视频处理之前一般都要进行预处理，减少图像中的干扰因素，常用的处理办法就是降噪、图像分割等处理。
采集图像后，在进一步处理前，要进行噪声处理。
环境、光照等因素会导致图像出现噪点，噪声处理可最小化噪声的影响。
光照条件会左右摄像机的成像结果。
在日光光照下，不同时刻、不同光照会导致图像发生局部或者整体的变化。
对于一个场景，如果物体是静止的，非极端情况下，光照条件改变造成的影响只是改变了图像的色彩信息。
图像的轮廓信息依旧可通过相邻像素间的变化频率反映出来。
基于此，可采用图像分割的技术，提取到视频的轮廓。
轨迹追踪的目标是获得物体的运动轨迹，主要关注物体的位置。
用目标中心的一点替代兴趣区域来描述轨迹，可以简化处理过程，并且该点必定在研究关注的兴趣区内。
位置追踪场景中，连续时间内表示一个运动物体坐标的点应当在图像上表现为连续点集。
基于上述思想，要首先确定了兴趣区第一次出现的位置，计算出该区域的中心，用这个点PA替代该区域。
之后，下一帧图像的兴趣区的替代点PB只要参考相对变化的方向，在以上一个兴趣区替代点PA的3*3区域内除中心点以外的8个点中选取可以反映移动方向的一点即可。
再下一点PC会在以PB为中心的3*3范围的8个邻域中选择出来（见图1）。
由于兴趣区域的形状往往是不规则的，并没有直接可以计算第一个中心替代点的方法。
根据替代点在兴趣区上，并尽可能客观地反映位置的特点，确定第一个中心替代点的方法可以采用找兴趣区的最大内接圆的中心，用最大内接圆的中心作为中心代替点。
这样可以保证该点在的兴趣区上，并尽可能位于兴趣区的主体的中心上。
获得当前兴趣区的中心后，可以进一步对这个点进行处理，以该点为中心圈定目标，获得目标对象的大致形态。
在确定了对象的中心位置后，用规则形状圈定目标分布形状，从而可进一步评估对象的状态。
这种分析对动物的日常习性跟踪会有所帮助。
4.3 变化趋势数据图像的变化趋势可以有很多表现指标，比如不同像素点个数的变化、相同时间间隔目标位置的变化以及兴趣区域面积的变化。
视频处理中，难免会进行扫描当前整个画面以及前后图像的像素比较等操作。
反映变化趋势的结果通常只需在处理过程中附加很少步骤和付出较小的代价就可以得到。
如果能在采集后的处理中加入该种处理，一定程度上可以减少日后查证视频所投入的人工、时间和资金等代价。
反映信息变化率数据，对应视频的时间，独立保存下来以备用。
单一的变化率往往不能提供直接有用的信息，但能在某时刻的监控对象发生了变化时，给出变化的时刻、趋势等信息。
通过这些信息，可以快速定位视频中的关键时刻，避免人力耗费。
5 结语ARM系统出色的处理能力和稳定性已经可以使很多图像处理算法能够实时有效地实现。
当前的ARM芯片系统已经可以实现在视频采集的同时进行图像处理。
如果将这些处理后的信息进行保存，可避免后期使用时重新提取等复杂过程。
此外，可以将一些必要代码固化在硬件上，避免反复编写。
但此做法会牺牲处理机的性能，故固化的代码应当简单高效，避免冗杂。
未来的摄像机可能需要承担更多的任务，单一的视频处理功能是无法完成复杂的监控任务的。
为摄像机增添一些传感器，使摄像机具备更高级监控的功能，综合运用各种信息，是未来摄像机发展的一种可能趋势。
[参考文献][1]陈媛媛，郭淑琴，陆俊杰，等.基于视频处理的行人检测系统[J].杭州电子科技大学学报，2014（1）：95-98.[2]王苹，张磊，吴泽民，等.视频目标跟踪典型算法比较与分析[J].电视技术，2015（23）：79-84.[3]孙晓叶，陈新房，杜春雷，等.SSL协议的应用与安全性分析[J].福建电脑，2014（7）：59-61，84.[4]邓晔.智能视频处理技术在公安防控实战系统中的应用[J].中国公共安全：综合版，2014（6）：147-150.[5]黄轶文，龚霖迪，黎莉，等.基于视频监控大联网的儿童老人看护系统前景可期[J].中国公共安全：综合版，2014（15）：108-110.[6]路文平.人脸检测和识别技术及其在婴幼儿视频监控中的应用[D].天津：天津大学，2013.Study on Key Technology of Video Perceptual Based on Internet of ThingsChen Yanlin，Meng Qinglong，Lin Zhaoyang（Henan Normal University，Xinxiang 453007，China）Abstract：Video camera is the main tool to get video information. With the popularity of With the popularity of the Internet of things，more and more video cameras coming into the life，it become an important tool for perception in public security，social activities and so on. In this paper，several key technologies of video perceptual are analyzed and studied，according to the characteristics of the vedio camera，combined with Internet of things technology.Key words：Internet of things；video processing；videoperceptual。