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使用ISAPI协议实现对海康云台的跟踪定位.主要使用的是海康自己的isapi协议来实现.里面主要是对各协议的使用格式有明确的说明.这只是说明文档不是代码.本人使用c语言实现了跨操作系统的控制.使用isapi的目的主要是在Linux下主要是在嵌入式中没有对应的官方sdk想实现对云台的操作是比较困难的.
C 6

首先分析了火焰的基本特性, 给出了火焰图像的特征描述, 然后利用火焰图像序列的边缘不稳定和相似性等可识别特征以及面积大小和颜色等信息, 实现了对视频序列图像中火焰的自动检测。实验证明, 所实现的系统检测效果好、误判率低。

通过模拟火灾实验,利用移动的CCD摄像头,实现图像的动态获取或传输。重点研究火灾图像的阈值处理、边缘检测、链码提取等图像处理算法。并且用MATLAB语言编程处理实验图像,计算出火焰图像的面积周长圆形度等特征值。从而总结出火焰发生时具有火焰面积增大、边缘抖动等特征。获得了火灾早期判断的依据。

一个超小的视频播放器，不用安装，解压后即可使用。更令人兴奋的是他有一个桌面模式，设置好之后，可以让视频作为桌面壁纸播放。

caffe下使用mnist训练集训练LeNet模型输出的四个模板文件。lenet_iter_10000.caffemodellenet_iter_10000.solverstatelenet_iter_5000.caffemodellenet_iter_5000.solverstate

以森林火灾远程视频预警监控工稳为依托，对森林火灾发生、发展的可见光视频图象进行研究，提出森林火灾识别算法，并进行处理。分析了基于视频的森林火灾火焰特征，指出火焰特征主要包括颜色变化、面积变化、边缘变化、形体变化、闪动规律和整体移动等。在此基础上，提出了视频图像中的森林火灾区域检测方法与森林火灾识别方

图像型火灾探测的核心问题是火焰和疑似火焰物体的分类和识别。以火灾视频和疑似火灾视频为分析对象，提取了火灾图像的面积重叠率、圆形度以及火焰尖角数目三个特征量，选择快速支持向量机进行分类器训练，最终利用训练好的分类器实现了火焰及干扰物体的分类识别问题。实验结果表明，该算法提高了火灾图像的分类精度和火灾识

大空间中火源的空间位置的定位,一直是火灾自动探测与自动扑救中的难点。研究了一种利用单一CCD摄像头进行火灾自动空间定位的方法。根据计算机视觉原理,利用固定在自动消防水炮末端的CCD 摄像头随水炮旋转扫描时的角度、位移变化,将CCD 摄像头在不同位置所拍摄的图像中火源图像坐标和火源的空间坐标建立联系,

针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率的工程应用需要，提出了一种使用Choquet 积分进行火焰多特征融合的检测算法。首先通过优化运行期均值法进行背景建模，然后对疑似区域进行边缘分形维数检测、角点形心运动轨迹检测和图像相关性检测，最后对模糊化的特征检测结果计算Choquet 积分，并以此

综合分析了火焰的颜色、闪烁频率及其面积增长性等静态特征和动态特征,设计了一种基于视频的火焰检测自动预警算法. 利用混合高斯模型有效地表示了火焰颜色及颜色的多态性. 实验表明该算法具有误报警低、识别率高、实时性强等优点,是火灾自动报警的一种可行、科学的解决方案,具有广泛的应用前景,该研究在国内外还处于