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沈宇资讯
工控计算机对监控摄像头的管理
为了提供照片和照相系统，使用数字摄像头之类的过程进行过程控制，该过程适用于拍摄要在计算机为过程控制的计算机生成的过程控制图上显示的对象。 以前通过涉及直接测量的干扰器技术量化海滩过程的尝试已经取得了不同程度的成功。
遇到的问题可以归因于困难的三个主要领域：过程操作的变化迅速以及随后的床形式的生产和开发； 监控天气状况最快发生的天气条件的恶劣性质； 通过屏蔽器设备测量的流量干扰流量。这里描述了一种摄影方法，在很大程度上可以克服这些问题，并且可以由单独的现场调查员便宜地运营。 本文是关于户外应用中导航系统的环境感知。与试图检测二元状态障碍的其他方法不同，我们在这里考虑了数字高程图（DEM）。
该地图必须基于指导监控摄像头系统的需求。这些需求取决于车辆功能，其动态限制，其速度等...从导航系统的需求开始，我们的目标是估算精确而密集的DEM。我们的方法是基于组合2D测距仪和相机的大满贯算法。因此，我们可以估计两次激光扫描之间的位移，并且具有重建的DEM的良好密度。我们经过反复试验该方法已在我们的室外环境中的机器人（大约40ms循环）中实时使用模拟现实干扰屏蔽器数据和实际数据进行了验证。
遇到的问题可以归因于困难的三个主要领域：过程操作的变化迅速以及随后的床形式的生产和开发； 监控天气状况最快发生的天气条件的恶劣性质； 通过屏蔽器设备测量的流量干扰流量。这里描述了一种摄影方法，在很大程度上可以克服这些问题，并且可以由单独的现场调查员便宜地运营。 本文是关于户外应用中导航系统的环境感知。与试图检测二元状态障碍的其他方法不同，我们在这里考虑了数字高程图（DEM）。
该地图必须基于指导监控摄像头系统的需求。这些需求取决于车辆功能，其动态限制，其速度等...从导航系统的需求开始，我们的目标是估算精确而密集的DEM。我们的方法是基于组合2D测距仪和相机的大满贯算法。因此，我们可以估计两次激光扫描之间的位移，并且具有重建的DEM的良好密度。我们经过反复试验该方法已在我们的室外环境中的机器人（大约40ms循环）中实时使用模拟现实干扰屏蔽器数据和实际数据进行了验证。
