如何收集摄像头屏蔽器的试验结果
对监控信息的需求越来越多，以避免汽车交通增加的事故。我们将讨论一台红外摄像头可以识别道路表面的三个条件（干燥的，水氨基翼型，冷冻）。该方法的原理是； 1.我们发现3色红外摄像头可以使用适当的数据处理来区分这些条件2.在三个波长区域中，道路表面上的材料的干扰器发射率（Conclete，Conclete，Water，Ice）不同。 3.天空的温度低于道路。道路的发射率取决于道路表面条件。
因此，3色红外摄像头测量了从道路表面上的天空和道路表面自辐射反射的能量。可以通过处理在三个波长区域测得的能量模式来区分道路条件。我们能够收集实验结果，即康格尔特的发射率与水有所不同。每个3波长的NETD（噪声当量温度差）为1.0C或更少的红外摄像头可以通过使用发射率差来区分道路条件。 随着智能手机，车载导航单元和摄像头等各种移动设备的引入，位置迹线变得越来越丰富。每种单独的设备类型都会生成有关移动实体的不同功能以及该实体本身的屏蔽器位置。
例如，智能手机可以提供个人的运动（使用加速度计），而监控摄像头可以识别该人穿的衣服的类型。一个关键的挑战是能够将数据融合在不同的数据源中，并为每个实体生成独特的视图。本文解决了这个较大问题的一部分，即在多相机网络上调和实体，并从智能手机中跟踪GPS，并提出了一种新颖的算法，可以水平扩展以适应新时代的分布式系统，例如Apache Spark和IBM's Infosphere流。我们通过在现实世界数据集上进行的广泛实验表明，我们的干扰屏蔽器算法优于现有方法，并适应了水平可扩展的分布式环境。
因此，3色红外摄像头测量了从道路表面上的天空和道路表面自辐射反射的能量。可以通过处理在三个波长区域测得的能量模式来区分道路条件。我们能够收集实验结果，即康格尔特的发射率与水有所不同。每个3波长的NETD（噪声当量温度差）为1.0C或更少的红外摄像头可以通过使用发射率差来区分道路条件。 随着智能手机，车载导航单元和摄像头等各种移动设备的引入，位置迹线变得越来越丰富。每种单独的设备类型都会生成有关移动实体的不同功能以及该实体本身的屏蔽器位置。
例如，智能手机可以提供个人的运动（使用加速度计），而监控摄像头可以识别该人穿的衣服的类型。一个关键的挑战是能够将数据融合在不同的数据源中，并为每个实体生成独特的视图。本文解决了这个较大问题的一部分，即在多相机网络上调和实体，并从智能手机中跟踪GPS，并提出了一种新颖的算法，可以水平扩展以适应新时代的分布式系统，例如Apache Spark和IBM's Infosphere流。我们通过在现实世界数据集上进行的广泛实验表明，我们的干扰屏蔽器算法优于现有方法，并适应了水平可扩展的分布式环境。
