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运动目标 运动目标的 ，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板 相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标 中常用到的目标特性表达主要包括：视觉特征(图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征(直方图、各种矩特征)、变换系数特征(傅里叶描绘子、自回归模型)、代数特征(图像矩阵的奇异值)等。除了使用单一特征外，也可通过融合多个特征来提高 的可靠性，目前主流的方法有：基于区域匹配 算法、基于轮廓匹配 算法、基于特征匹配 算法。

废旧电缆利用方法
1.手工剥皮法：该法采用人工进行剥皮，效率低、成本高，而且工人的操作环境较差；
2.焚烧法：焚烧法是一种传统的方法，使废线缆的塑料皮燃烧，然后其中的铜，但产生的烟气污染极为严重，同时 ，在焚烧过程中铜线的表面严重氧化，降低了金属率，该法已经被各国严格禁止；
3.机械剥皮法：采用线缆剥皮机进行，该法仍需要人工操作，属半机械化，劳动强度大，效率低，而且只适用粗径线缆；
4.化学法：化学法废线缆技术是在上个世纪90年代提出的，一些 曾进行研究，我国在“八五”期间也进行过研究。该法有一个的缺点是产生的废液无法，对环境有较大的影响，故很少采用；
5.冷冻法：该法也是上个世纪九十年代提出的，采用液氮制冷剂，使废线缆在极低的温度下变脆，然后经过破碎和震动，使塑料皮与铜线段分离，我国在“八五”期间也曾经立项研究，但此法的缺点是成本高，难以进行工业化的生产

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其他电缆：长期高价各类控制电缆、补偿电缆、扁平电缆、屏蔽电缆、加热电缆、双绞线电缆、同轴电缆、 、农用、矿用线缆、电梯电缆、光伏电缆、机电用电线电缆、生产用电线电缆、低电感电缆、低噪音电缆、加热电缆、电致发光电线、CMP电缆服务。服务对象包括：电力（供电）公司、钢铁厂、发电厂、热电厂、核电厂、铁合金厂、机关、机场、酒店、矿务局、、公司、公司、建筑工地、施工单位、铁道局、电气化工程公司、地铁、大中型工厂、公司、企、房地产、印刷厂、电气厂、电子厂、变压器厂、电缆厂、关厂、机械厂、修造厂、碳素厂、电碳厂。电缆品牌：长期高价宝胜、鲁能泰山、远东、上上、熊猫、亨通光电、、南缆、普睿司曼、五彩-江南、远东、、红旗、新特、南鼎、奔达康、中天、太阳、昆仑、津成、鸽牌、胜牌、太平洋、宝丰顺通、粤道、通宝、长江、无锡长城、江苏泰祥、文章网牌、江苏大宇、浙江华泰、江苏亚飞、江西圣塔、起帆、兰州众邦、邮江、青岛红日、天津金山、昆山长江、无锡沪众、广州天虹、胜华、嘉兴多角等品牌国产及进口废旧电缆、废旧电线、电线电缆服务。

步进电机的转子作1步距角步进，则其转子会产生振荡而后慢慢衰减至停止，取纵轴表示角度，横轴作为时间，转子慢慢衰减至停止,称为暂态。此种测量方法采用下图的试验结构。驱动电路确定激磁方式，步进电机1步进驱动。此时，步进电机了电位计，其输出波形用记忆示波器画出，此方法能测量暂态特性。用此方法可以测量激磁相通电状态、角度振荡变化、转子的超调量和转子位置及位置的稳定时间等，由于其结构简单，所以被大量使用。测量电阻测量电阻时，红表笔插入“VΩ”插孔，黑表笔插入“COM”插孔。档位选择关选择合适的“Ω”档，数字万用表构成欧姆表，直接并接于被测电阻两端即可测量。（此时红黑表笔不用分正负）如果显示屏只在位显示“1”，表示所选量程小于被测电阻，此时应选择更高量程进行测量。测量电容测量电容时，不用接表笔，档位选择关选择合适的“F”档，数字万用表即构成电容表，如下图所示，将被测电容插入数字万用表左侧的“Cx”插孔即可测量，不必考虑电容的极性，也不必事先给电容放电。另外，校准5502A的电阻功能时，根据测试点数值使用8508A电阻测量功能的手动量程，避免设置在自动量程时，测量仪表在寻找合适量程的同时，校准器也在寻找合适的工作电流，使得两台仪器不能尽快选择到合适的量程和合适的电流范围，而不能正常测量，长时间得不到正确的测量结果。在校准5520A和5522A电阻功能时，在36MΩ，110MΩ两个校准测试点，不确定度为1.7和2.7。不能满足校准要求。可以应用校准边界保证(Guardbanding)，在校准调整时，更严格地控制校准器的偏移，来满足校准的要求。有大电流的情况如果通电后白炽灯一直亮，或者白炽灯在间断的亮-不亮-亮的循环状态，说明关电源内部有大电流，此时可关电仔细检查关电源，重复此法直到关电源空载正常后方可去除白炽灯进行正常调试。为何可以防止大部分的炸机？下面小编进行简单的分析一下，如果不对之处欢迎指正。大致原理如下：先把上图画一个简单的等效电路，如下：原理很简单无大电流的情况若关电源没进入危险状态（关电源输出正常或者关电源输出电压在上下跳动但没有导致输入大电流），则此时流进关电源的输入电流很微弱，可等效看作Zo很大。运动目标分类运动目标分类，顾名思义，从检测到的运动区域中将特定类型的物体提取出来，分类场景中的人、机动车、人群等不同的目标。目前比较主流的方法有基于运动特性的分类和基于形状信息的分类。运动目标行为分析行为分析是智能摄像机的关键目标之一，也是监控在维护公共安全中的重点难点问题。行为分析涉及计算机视觉、模式识别、人工智能等多个领域。它是在对图像序列进行低级的基础上，通过分析监控场景的图像、，获取监控场景的信息或场景中运动目标的信息，进一步研究图像中各目标的性质以及相互之间的，从而得出对客观场景的解释和高层次的语义描述，经常借助于神经网络和决策树来进行行为分析。