“雪亮工程”建设中报警联网技术融合与统一

第一篇：“雪亮工程”建设中报警联网技术融合与统一

“雪亮工程”建设中报警联网技术融合与统一

安防行业网 2018-01-26 关注 人工智能技术推进

当前，智能科技迅速下沉至市民生活，物联网技术也紧随其后，智慧城市的智能感知越来越贴近市民。智慧城市是通过信息化和工业化的深度融合，推动产业结构的优化升级，催生基于大数据、网络经济的新兴产业，促进经济增长。简单说，今年推进的智慧城市建设，已经有效地借助移动互联网、智慧互联网信息技术和智能硬件来实现城市智慧管理、运行、感知。尤其是面对城市中出行、居住、生态等诸多难题，可以利用大数据进行有效感知分析，利用人工智能技术实现城市智慧化管理。

在城市治安管理和交通管理中，天网工程视频监控是重要的依据和手段，依托人工智能技术，摆脱了以往为了查询嫌疑车辆和特定人物信息，需要在大量的视频文件中一帧一帧的寻找，有效避免效率低下和容易遗漏。

我们分析发现，2017年，大量城市开始使用基于AI技术的智慧城市管理平台管理城市的摄像装置，在各大主要城市无死角覆盖下，对城市的各种场景实现24小时监控，让保护城市安全化被动为主动，一旦发现异常情况可以智能化报警，让威胁人身安全事故的预防及追责更加方便；再者，大数据下人工智能的应用，可以有效对城市交通进行改善。

通过对交通大数据进行收集，人工智能可以分析并设计出更加符合各城市实际情况的交通规则，让道路交通的时间安排更加科学，极大方便公众的出行，根源上解决交通拥挤的问题；利用全局数据产生新洞察，协助政府高效运营。人工智能开始协助政府解决城市发展中涌现出的越来越多的问题，借助人工智能强大的数据分析能力，可以因地制宜制定更科学的城市规划。

雪亮工程建设 2017年全国多地积极推进网格化管理和社会化服务，在做好治安防控的同时服务好人民群众。在中央综治办等九部委印发《关于加强公共安全视频监控建设联网应用工作的若干意见》的指导下，突显公共安全视频监控建设联网应用在治安防范、社会管理、服务民生等方面发挥的积极作用，对于提升城乡管理水平、创新社会治理体制、创建平安中国具有重要意义。

在全国多地，紧紧围绕十九大报告要求，在基层治安综合治理信息化建设整体解决方面，围绕基层治安综合治理业务需求和国家政策文件要求，以视频监控系统建设为重点、信息化为支撑、网格化管理为基础、三级综治中心为平台，创新基层社会治理方式，积极构建网上网下联动工作体系，以信息化助推基层社会治安防控体系建设，推进基层社会治安综合治理现代化。

社会综治平台的建设，是有效结合人工智能分析技术、大数据分析和天网信息工程，加强和创新社会治理的过程，其重心在强化基层、夯实基础。基层治安综合治理是国家治理的重要组成部分，是国家长治久安的基石。当前基层存在各种矛盾和挑战，总的来说可概括为：一是人口管理难。人口流动性加强、特殊人群增多、城乡二元户籍体制早已不适应社会发展需求，传统的人口管理模式亟待重构。二是车辆管理难。交通工具已逐步成为日常生活中不可或缺的必需品，各类车辆的数量快速增长，如何管理好车辆成为一个重要课题。三是矛盾化解难。社会利益结构快速分化，新的利益群体、利益阶层不断出现，新老矛盾交织，各种利益诉求难以满足。四是安全防控难。治安形势严峻、刑事犯罪高位徘徊，安全生产问题突出、事故多发，恐怖问题越来越多、社会压力大。

国家治理体系和治理能力现代化，最终是要让广大人民群众有越来越多的获得感。反映到社会民生层面，要使人民获得感、幸福感、安全感更加充实、更有保障、更可持续。

综治工作一直把提高人民群众的安全感作为根本出发点和落脚点。为解决和应对上述矛盾与挑战，应充分运用信息化技术手段，提升基层治安综合治理在治安防控、人口服务、信息宣传、矛盾纠纷调处等方面的综合管理水平。

因此，雪亮工程社会综治工作已经从三个方面的工作大力着手解决：一是创新升级立体化、信息化社会治安防控体系；二是既坚持破大案，也管小案；三是大力推动群防群治，广泛发动群众参与。

纵观今年社会综治体系的建设，已经作为一项重点工作在有条不紊的推进中。

报警服务智慧化、网格化

报警联网技术更新与百姓需求吻合发展，报警服务的网络化、可视化、移动化、智能化、远程管理已经开始成为发展方向。报警系统与视频联动使用，而不是孤立，实现报警图像远程复核，可有效节约运营成本。

全国各地大力兴建的雪亮工程，有效解决了报警联网应用视频资源分制以及无法真正有效实现大数据视频资源的问题，解决了报警联网视频如何有效地利用；真正做到从“治安防控”、“社会管理”、“服务民生”三个维度出发，将乡镇（街道）和村（社区）视频监控、出入口控制、人员车辆卡口、信息卡口、移动巡防、报警联防等已建成资源有机融合到雪亮工程社会综治体系下，并高效利用报警联网视频及报警资源，实现对重点行业的网格化管理，构建一整套基层立体化治安防控体系，为雪亮工程的建设提供更全面的安全保障。

同时，从社会管理的角度出发，不断推进社会管理创新，借助移动应用等高新技术，利用报警联网服务用户的独立性，实现“一人一档”、“一屋一档”等信息化管理手段，实现更精细的社会治理；将报警联网资源作为社会综治管理雪亮工程数据源，形成广泛的大数据源头；依托移动应用、信息发布技术和矛盾纠纷调解、特殊人群关怀，逐步实现从“报警”、“管理”到“服务”的转变，提供更便捷的惠民服务。与此同时，在整合报警联网企业相关的各类视频和非视频类信息资源的同时，建立跨区域共享服务平台，拓展政府、民众对基层治安综合治理信息的综合应用，形成基层治安综合治理信息化支撑服务体系。多方建设有机统一性

前面从三个方面分析了2017年安防市场总体趋势。诚然，我们已经发现，报警联网可以有效作为安防智慧城市、雪亮工程的一个数据源。面对错综复杂的技术变化，基于大数据人工智能技术分析的综合治理管理体系，已经完全融入了智慧城市建设、雪亮工程建设中。

目前，雪亮工程的建设视频源和报警源主要有两种：其一是新建视频点位和报警点位，其二是融合社会公共区域视频点位和报警点位。可见报警运营系统均可有效作为我国雪亮工程建设的一个有效数据源。

在雪亮工程9大基础应用模块下，包含综治组织及综合业务、实有人口、特殊人群、重点青少年、非公有制经济组织和社会组织、社会治安、矛盾纠纷排查化解、校园及周边安全、护路护线。在此基础上，软件包含信息采集、数据管理、研判分析、GIS应用、视频集成、督办管理、网上办公、互动交流、数据质量、事件处理功能。

建立统一图像信息综合共享应用管理平台，对各类重要视频监控、社会资源进行整合接入和管理，避免重复建设和资源浪费，实现社会治安防控和应急指挥视频图像资源的一体化调用和共享，最大限度地发挥系统建设的整体效能。

对本辖区内的各个报警联网资源及社会报警监控资源进行统一控制和运维管理，县平台与地市平台、省平台对接，利用人工智能及深度学习技术对数据源进行分析甄别，极大提高资源的使用效率和有效性。

基于各类视频资源，智能识别技术，以网格、人口、房屋、学校社会组织、网格员、公共安全视频探头等数据资源为相关底图，在此基础上依次接入调度资源、应急资源等信息，并利用2.5D地图技术，统一完成多种调度指令、指挥操作，实现可视化的指挥调度，为雪亮工程的建设发挥重要作用，真正形成可持续发展的智慧型城市。

第二篇：银行、企业工程联网报警方案

银行、企业工程联网报警方案

系统简介

银行ATM柜台主动防范型报警视频联动系统是结合报警、视频、远程喊话及智能催泪弹装置并由中心管理系统统一管理的综合系统

银行ATM柜台现状分析 营业厅遗留物体监控 营业厅周围徘徊监控 自助银行防尾随监控 自助银行遗留物体监控 自助银行周围徘徊监控 ATM 机改装监控 ATM 机附近徘徊监控 ATM 停滞留监控

办公区非工作时间闯入监控 办公区防尾随监控

系统优势

传统的银行监控系统主要是通过人员值班已及CCTV等模拟局部监控系统。这种方式设备投入成本和运营成本都较高。这种系统存在的最大弊端就是，完全依赖于人工监控。据有关数据分析，22分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。目前的数字录像机能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，他却无法做出即时判断，最终让数字录像机成为一个事后取证的工具。

经验证明，传统的防盗系统只能提供防盗预警信息及事后破案，如果盗贼蒙面或把录像机破坏或盗走，事后证据都没有。

本系统优势在于报警录像在中心录像。

在中心值班人员弹出触发报警的银行图像时复核确认有非法闯入立刻启动催泪爆炸装置。

催泪弹有效时间可以维持1-2小时，安保人员有足够的时间赶赴现场避免破坏。

催泪装置的可行性

该装置由中国人民解放军防化研究院和我公司联合研发，依据中华人民共和国关于CS剂量的军事标准，由中国人民解放军513工厂生产。它的突出特点是变被动防范为主动防范，能够有效地中止犯罪。

该装置于2011年9月19日经公安部检验中心检测。

目前该装置已广泛用于银行系统，目前有300多个银行适用此催泪装置

中国银行郑州市分行、中国银行焦作市分行、中国银行漯河市分行、河南省农业银行郑州分行农业银行驻马店分行、农业银行安阳分行、农业银行鹤壁分行、农业银行新乡分行、农业银行许昌分行、三门峡农业银行、农业银行焦作分行

主动防范型银行ATM柜台防盗流程

1、门被开启或小偷非法侵入偷盗

2、报警器报警，中心平台在一秒种收到报警信号

3、视频自动弹出，值班人员确认如是小偷，远程喊话催赶，如小偷不听警告，中心立刻启动催泪装置

4、催泪装置喷出的气体在2小时内保持有效，盗贼无法进入行，公安巡防人员到现场

催泪装置触发，可强迫盗贼离开银行

第三篇：物联网信息融合技术及存在的问题

物联网信息融合技术及存在的问题研究

王 洪 波1,2

（1.合肥工业大学 管理学院 合肥 23009；）

（2.过程优化与智能决策教育部重点实验室 合肥 230009）

摘要：物联网是通过各种传感设备将物品与互联网连接起来的一种新型网络。在物联网信息感知过程中，信息融合已成为一个关键性技术。本文阐述了物联网信息融合技术，包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。在此基础上，指出了物联网信息融合过程中存在问题和挑战，分析了有待进一步研究的方向。关键词：物联网；信息融合；信息感知

中图法分类号: TP301.6

文献标识码: A Research of Information Fusion Technologies and Existing Problems

in the Internet of Things

WANG Hong-bo1,2

(1.School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, China)(2.Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making, Ministry of Education, Hefei，230009, China)Abstract:The internet of things is a new network in which things are connected to the internet by various sensing equipments.In the process of information sensing in the internet of things, the information fusion technologies have become critical.In this paper, the information fusion technologies in the internet of things have been presented, including data-level fusion, feature-level fusion and decision-level fusion.On this basis, the problems and challenges existing in the information fusion process in the internet of things have been showed, and the further research directions have also been put forwarded.Keywords: Internet of Things;Information fusion;Information sensing

一、引言

物联网(Internet of Things，简称IoT)概念于1999年由麻省理工学院（MIT）Auto-ID中心最早提出（Sundmaeker et al.，2010）。2005年11月，国际电信联盟（International Telecommunication Union，简称ITU）在信息社会世界峰会（WSIS）上发布了《ITU互联网报告 2005：物联网》并在报告中正式确定了“物联网”概念（ITU，2005），报告指出物联网发展所依赖的技术包括：无线射频技术（RFID）、无线传感器技术（WSN）、智能嵌入技术、小型化技术和纳米技术等。

物联网是通过各种传感设备将不同种类的物品与互联网连接起来的一种具有智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络，以实现人与物、物与物之间的信息交换。在物联网中，信息感知是一个基本功能，它是通过传感器对物联网中物品进行信息收集，根据应用目标的需要对所收集到的信息加以筛选，将有效数据或有价值数据提供给用户进行分析和处理。由于物联网所能提供的传输、处理和分析等资源有限，因此在满足客户需要的条件下，采用信息融合技术对数据进行有必要的处理，以实现对信息的高效感知。1 王洪波，男，1983年生，博士生，主要研究领域为人工智能、数据挖掘、云计算、决策理论与方法.E-mail：bz308cctv@163.com

随着物联网技术研究不断深入，物联网信息融合技术取得了一定数量的成果，因此需要对该类技术进行一定程度的梳理。本文对物联网信息融合技术的现有研究成果进行归纳，阐述了物联网信息融合的主要技术。首先从信息提取水平角度将融合技术划分三个层次，对现有技术和方法进行归纳和分析；然后，探讨了物联网信息融合研究的热点领域，指出了物联网信息融合所存在的问题和挑战，并展望了未来研究的方向；最后，对全文进行概括和总结。

二、物联网信息融合技术

信息融合是指在一定准则下利用计算机技术对多源信息分析和综合以实现不同应用的分类任务而进行的处理过程。根据信息提取水平，Nakamura et al.（2007）将物联网中信息融合技术划分为4个层次，主要包括：低等水平融合、中等水平融合、高等水平融合和多级融合。Nakamura分类方法中多级融合技术是前三种融合技术的综合，故本文认为将数据融合技术划分为3个层次较为合理。对于物联网，数据级融合主要是消除输入数据中的噪声，而特征级融合和决策级融合则侧重于获取与实际应用相关的有价值信息。

（一）数据级融合技术

数据级融合主要是指在原始数据采集后的融合。该融合的特点是必须在同质信息前提下的融合，不同质信息则不能在此阶段融合。在数据级融合阶段常用的方法多为加权平均法、特征匹配法法和金字塔算法等传统方法。

加权平均法是最简单的融合算法，直接对传感器所获得信息进行线性的加权平均。Mechitov et al.（2003）提出通过对传感器的位置进行加权平均，估计出目标运动轨迹上的各点坐标位置。崔逊学等（2011）则根据计算几何理论，提出基于三圆交集计算二值传感器网络目标的位置。加权平均法具有实现简单、快速的优点，能够有效地抑制噪声，但是其融合结果的对比度相对较低，且无法通过增大权重的方式反映某些信息所具有的突出作用。

特征匹配法就是利用通过特征的匹配关系建立图像间的配准映射变换，最常用的方法是ICP算法。Besl&Mckey（1992）提出一种基于轮廓特征的点配准方法ICP。刘繁明、屈昊（2004）提出了对准集合的一种方法，采用对准误差通过非线性最优化算法直接最小化。杨明等（2004）提出一种基于切线的角度直方图的ICP方法，该方法首先使用M估计器鲁棒地计算扫描中每点的切线方向，然后使用基于Hough变换的切线角度直方图计算旋转分量，最后使用迭代切线加权最近点ITCP计算相对位姿估计。

金字塔算法是采用通过不断地滤波原始图像的方式，形成一个多级塔状结构用以分析和融合图像数据。Burt &Adelson（1983）首先提出拉普拉斯金字塔算法，它是在高斯滤波图像的基础上，与预测图像之间形成一系列误差图像。Toet（1989a，1989b，1989c，1992）则提出了比对度金字塔算法和形态学金字塔算法。Burt（1992）通过利用梯度算子对每层图像进行计算，以实现对图像的分解。Barron &Thomas（2001）通过纹理滤波器对每层图像中不同方向的纹理信息进行提取，获得图像更多细节信息。Chipman et al.（1995）和Li et al.（1995）则分别提出了不同的离散小波变换的融合算法。

（二）特征级融合技术

特征级融合主要是在对原始数据进行了特征值提取的工作后，运用基于特征值比较的融合方法，其特点为可在不同质信息范围内进行融合，但无法对融合结果进行判别并作出合理决策。在特征级融合技术阶段常使用k近邻、卡尔曼滤波、聚类算法等方法。

K近邻算法（Vapnik，1999）是一种简单的分类算法，该算法使用某一种距离度量计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，寻找与待分类样本最近的k个近邻，根据k个近邻所属的类别来确定待分类样本的类别。Ye et al.（2001）将聚类算法与K近邻算法相结合，提出了CCA-S（Clustering and Classification Algorithm-Supervised）算法。Rosa et al.（2003）为了快速且有效寻找最优k值，提出将遗传算法与K近邻算法相结合。陈黎飞、郭躬德（2011）

提出了一种多代表点的学习算法（Multi-Representativesfor Efficient Classification，简称MEC）用于最近邻分类。金弟等（2010）提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法将向量数据集转化成k邻近网络, 然后用SSNCA（Structural Similarity based Network Clustering Algorithm）对k邻近网络进行聚类。

卡尔曼滤波是一种最优随机滤波技术，能够较好地消除噪声对信号的干扰，但是经典的卡尔曼滤波和扩展的卡尔曼滤波一般仅限于线性高斯系统。Julier et al.（1997）针对上述问题，提出无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）处理非线性非高斯系统的跟踪问题。刘献如、蔡自兴、唐 琎（2010）提出将绝对差值和（SAD）方法、无迹卡尔曼滤波（UKF）和Mean shift算法相结合的混合自主跟踪动态目标的方法。

聚类算法是数据挖掘领域中常见的一种分类技术，常见的聚类算法有基于划分的聚类k-means。k-means（Hartigan&Wong，1979）的评判标准是以样本与相关聚类中心之间的欧式距离之和为参照标准，将该评判准则最小化以实现数据集的划分。公茂果、王爽、马萌（2011）则提出二阶段聚类算法（two-phase clustering，简称TPC），该算法不仅能够有效处理复杂分布的数据聚类问题，而且其计算复杂度低于MEC。陈小全、张继红（2012）提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法，该算法将k-means和粒子群算法相结合，提高了k-means的局部搜索能力。

（三）决策级融合技术

决策级融合是通过对不同质数据进行预处理、特征值提取和识别、分配可信度作出最优决策，其特点为能对传感器采集的数据做出融合，并可利用融合结果进行分析和判别，形成决策建议。相比较前两个融合，决策级融合是最高层次的信息融合，融合系统不仅容错性能好，而且适用领域广。常见决策级识别方法有专家系统、Bayes推理法和证据理论法等。

专家系统（Expert system，简称ES）主要是由知识库、推理机、综合数据库、解释器和接口等组成。专家系统有很多种，具有代表性的有基于规则的专家系统、基于框架的专家系、基于模型的专家系统、基于案例的专家系统等，目前大多数智能决策系统都是基于专家系统的。Shortliffe et al.（1976）构建MYCIN系统用于诊断和治疗血液感染和脑炎感染。Duda et al.（1977）提出经典PROSPCTOR系统用于地质勘探。王青等（2006）提出一种基于神经网络与专家系统的自学习智能决策支持系统。

Bayes推理法是基于概率分析、图论的一种不确定性知识表达和推理的方法。Pearl（1998）和Lauritzen（1998）提出贝叶斯网的精确推理方法，即Polytree和Jmtetion Tree，而Pearl（1987）和Jensen et al.（1995）则提出近似推理方法，即Importnat Sampling和Gibbs Sampling。Dean&Kanazawa（1989）提出针对动态时变系统的动态贝叶斯网（Dynmaic Bayesian Networks，简称DBN）。Wellman（1990）提出定性贝叶斯网（Qualitative Bayesian Networks，简称QBN）。国内学者对Bayes推理法也有一定的研究，杨小军等（2007）在Bayes框架下基于粒子滤波器预测和估计目标状态分布，提出一种有效的粒子方法逼近目标状态期望的方差, 实现了传感器的最优选择。

证据理论法（Dempster-Shafer理论，简称DS理论）最先由Dempster（1967）提出的，他的学生Shafer（1967）又进一步发展了该理论使之成为一种不确定推理方法。Yager（1987）提出既然无法合理分配冲突证据，那就将冲突系数k赋给未知域。Smets（1990）提出将冲突证据分配给空集，这样将不会引起错误判断。Lefevre（2002）提出统一信任函数组合规则，该规则核心是根据权重公式将其分配给相关子集。MurPhy（2000）的方法是将证据的基本信任分配取平均值，通过多次迭代取得融合信息。邓勇（2004）提出一种加权平均组合方法，该方法考虑了各证据之间的相关性。林作铨等（2004）提出在Dempster 合成之前，基于未知扰动对mass函数进行预处理，并通过预处理来解决标准化问题。Nakamura et al.（2005）采用DS证据理论实现了对网络路由状态的分析和判断，给出了路由是否需要重建的结论。

三、存在的问题

信息融合能够减少所需要传输的数据量，降低传输过程中数据之间的冲突、减轻物联网中拥塞现象发生次数，合理利用网络资源。因此，信息融合技术已成为物联网的关键技术和研究热点。为了让物联网中的信息融合过程更加快速、有效，现实中还有很多物联网信息融合技术需要完善和改进。

（一）多源异构信息的融合问题

由于物联网中传感器所采集的信息内容不同、传感器采集的频率不同、传感器所输出信息的表示方式不同、传感器所能感知的物体种类不同以及传感器的数量众多等原因，导致物联网信息融合技术需要处理的信息具有多源异构的特征。此外，由于物联网中网络节点在功能和结构上存在巨大差异，使得在信息融合过程中，不同的网络节点所能处理、传输和存储的信息数量存在很大差异。因此，在物联网针对多源异构信息的融合技术所面临的问题主要为四个方面：(1)由于物联网信息需要在表示方式和语义知识两个方面必须进行统一化处理，因此信息融合过程存在建立统一的表达形式和统一的描述语言问题；(2)由于参与信息融合的网络节点所提供信息的测量维数不同，因此信息融合过程面临多维信息的降维优化问题；(3)不同网络节点对信息的采样率和时间同步率都不一样，因此信息融合过程存在不确定数据融合的问题；(4)在信息融合过程需要利用大量网络节点进行融合运算，因此信息融合过程存在保证各网络节点间的调度和分配、容错管理以及对数据的高效率存取访问等问题。

（二）大数据的融合问题

客观世界中物体的种类复杂、形态多样、数量巨大，这导致物联网对信息的采集需要各种传感设备，并且这些设备所采集到的信息具有海量规模。为了有效的从海量信息中发现有价值的知识为物联网用户提供各种领域信息服务，必须对物联网海量信息进行处理。原有的传感器网络的规模一般都比较小，节点数目一般在几十到上百之间，而且所应用的传感器种类相对比较单一，常采集若干种信息。随着物联网规模的不断扩大，网络中节点的数目也出现几何式增长，触感器种类也不断增多，由此所引起的信息数量也具有海量规模。针对大规模传感器网络中信息融合技术的研究目前处于起步阶段，大部分融合技术仅能适应小规模融信息的融合。因此，需要对涉及大数据融合的节点负载均衡、无线网络延迟、算法能量消耗、数据传输可靠性等热点问题进行必要的研究。

（三）信息融合的安全问题

随着物联网适用范围的不断扩大，物联网中融合技术所涉及到的信息范围也不断扩展，相当一部分信息属于政府、金融等高敏感领域。因此，信息的安全问题也日益成为物联网信息融合需要重视的问题之一。物联网信息融合是信息感知的重要手段。如果海量节点中某一个节点因病毒感染而导致信息被篡改，融合节点将很难分辨出正常信息和恶意信息。由于信息融合节点处于物联网信息感知和交互的中枢位置，从而对融合信息的破坏不但会使融合过程产生混乱，而且还会使物联网用户在错误结论指导下采取错误行为。因此，物联网融合过程中的信息安全必须加以考虑。这就要求融合节点需要具有分辨数据有效性的机制和措施，能够在海量融合信息中快速、准确的判断出信息真伪，使物联网用户的隐私得到保障。

四、结论

物联网信息融合技术涉及到较多领域内容，虽然物联网的概念出现时间不短，但作为物联网信息感知过程中关键性环节的信息融合技术还有很多方面有待完善。本文重点分析了数据级融合、特征级融合、决策级融合等3类信息融合技术，并讨论了多源异构信息的融合、大数据的融合和信息融合的安全等问题。通过对上述内容的总结和归纳，有助于促进物联网信息融合技术更好地发展和完善。

参考文献

陈黎飞, 郭躬德, 2011:《最近邻分类的多代表点学习算法》,《模式识别与人工智能》第6期。陈小全, 张继红, 2012:《基于改进粒子群算法的聚类算法》,《计算机研究与发展》第z1期。

崔逊学, 周强, 方震, 2011:《基于三圆交集的二值传感器网络目标跟踪快速算法》《,计算机研究与发展》第2期。

公茂果, 王爽, 马萌, 2011:《复杂分布数据的二阶段聚类算法》,《软件学报》第11期。

金弟, 刘杰, 贾正雪, 刘大有, 2010:《基于k最近邻网络的数据聚类算法》,《模式识别与人工智能》第4期。

林作铨, 牟克典, 韩庆, 2004:《基于未知扰动的冲突证据合成方法》,《软件学报》第8期。刘繁明, 屈昊, 2004:《ICP算法的鲁棒性改进》,《仪器仪表学报》第4期。

刘献如, 蔡自兴, 唐 琎, 2010:《基于SAD与UKF-Mean Shift的主动目标跟踪》,《模式识别与人工智能》第5期。

王青, 祝世虎, 董朝阳, 陈宗基, 2006:《自学习智能决策支持系统》,《系统仿真学报》第4期。杨明, 董斌, 王宏, 张钹, 2004:《基于激光雷达的移动机器人实时位姿估计方法研究》,《自动化学报》第5期。

杨小军, 邢科义, 施坤林, 潘泉, 2007:《传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法》,《自动化学报》第10期。

Burt, P.J., 1992, A gradient pyramid basis for pattern selective image fusion, Proc of the Society for Information Display Conference, San Jose: SID Press, pp.467-470.Barron, D.R.and Thomas, O.D.J., 2001, “Image fusion though consideration of texture components”, IEEE Trans on Electronics Letters, Vol.37, No.12, pp.746-748.Chipman, L.J., Orr, T.M.and Graham, L N., 1995, Wavelets and image fusion, Proc of Int Conf on Image Processing, Los Alamitos: IEEE Computer Society, pp.248-251.Dean, T.L.and Kanazawa, K., 1989, “A model of reasoning about persistence and causation”, Computational Intelligence, No.5, No.3, pp.142-150.Dempster, A.P., 1967, “Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping”, The Annals of Mathematical Statistics, Vol.38, No.4, pp.325-339.Deng, Y., Shi, W.K., Zhu, Z.F., and Liu Q., 2004, “Combining Belief Functions Based on Distance of Evidence”, Decision Support Systems, Vol.38, No.3, pp.489-493.Duda, R.O., 1977, Development of a computer-base consultant for mineral exploration Annual Report, [ S..l ]: SRI Project, pp.5821-5824.Hartigan, J.A.and Wong, M.A., 1979, “A k-means clustering algorithm”, Applied Statistics, Vol.28, No.1, pp.100-108.International Telecommunication Union(ITU), 2005, ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things, Tunis: World Summit on the Information Society(WSIS).Jensen, C., Kong, A.and Kjaerul, U., 1995, “Blocking gibbs sampling in very large probabilistic expert systems”, International Journal of Human Computer Studies.Specia1 Issue on Real-World Applications of Uncertain Reasoning, Vol.42, No.6, pp.647-666.Julier, S.J.and Uhlmann, J.K., 1997, A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems, Proc SPIEInt Soc Opt Eng, Orlando: SPIE, pp.182-193.Lauritzen, S.L.and Spiegelhalter, D.J., 1988, “Local computations with Probabilities on graphical Structures and their application to expert systems”, Journal of the Royal Statistical Society B, Vol.50, No.2, pp.57-224.Lefevre, E.and Colot, O., 2002, “Vannoorenberghe P.Belief Functions Combination and Conflict Management”, Information Fusion, Vol.3, No.2, pp.149-162.5

Li, H., Manjunath, B.S.and Mitra, S., 1995, “Mult isensor image fusion using the wavelet transform”, Graphical Models and Image Process, Vol.57, No.3, pp.235-245.Mechitov, K., Sundresh, S., Kwon Y.and Agha, G., 2003, Cooperative tracking with binary detection sensor networks, Conference On Embedded Networked Sensor Systems: Proceedings of the 1st international conference on Embedded networked sensor systems, New York: ACM Press, pp.332-333.Murphy, C.K., 2000, “Combining belief functions when evidence conflicts”, Decision support systems, Vol.29, No.1, pp.1-9.Nakamura, E.F., Figueiredo, C.M.and Loureiro, A.A., 2005, Information fusion for data dissemination in self-organizing wireless sensor networks, Proceedings of the 4th International Conference on Networking(ICN2005), Reunion, France, pp.585-593.Nakamura, E.F., Loureiro, A.A.F.and Frery, A.C., 2007, “Information fusion for wireless sensor networks: Methods, models, and classifications”, ACM Computer Survey, Vol.39, No.3, pp.1-55.Pearl, J., 1987, “Addendum: Evidential Reasoning using stochastic simulation of causal models”, Artificial Intelligence, Vol.33, No.2, pp.245-257.Pearl, J., 1988, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufman, Inc., San Mateo, CA.Rosa, J.L.A.and Ebecken, N.F.F., 2003, Data Mining for Data Classification Based on the KNN-Fuzzy Method Supported by Genetic Algorithm, Proc of the 5th International Conference on High Performance Computing for Computational Science, Porte, Portugal, pp.126-133.Shortliffe, E.H., 1976, Computer-based medical consultation: MYCIN, New York: American Elsevier.Shafer, G.A., 1967, A Mathematical Theory of Evidence Princeton, USA: Princeton University Press, 1-80.Smets P., 1990, “The Combination of Evidence in the Transferable Belief Model”, IEEE Transon Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.12, No.5, pp.447-458.Sundmaeker, H., Guillemin, P., Friess, P.and Woelfflé, S., 2010, Vision and Challenges for Realising the Internet of Things, Luxemborg: Publications Office of the European Union.Toet A., 1989, “Image fusion by a rat io of low_pass pyramid”, Pattern Recognition Letters, Vol.9, No.4, pp.245-253.Toet, A., Ruyven, L.J.and Valeton, J.M., 1989, “Merging thermal and visual images by a contrast pyramid”, Optical Engineering, Vol.28, No.7, pp.789-792.Toet, A., 1989, “A morphological pyramidal image decomposition” Pattern Recognition Letters, Vol.9, No.4, pp.255-261.Toet, A., 1992, “Mult iscale contrast enhancement with applications to image fusion”, Optical Engineering, Vol.31, No.5, pp.1026-1031.Vapnik, V.N., 1999, The Nature of Stat istical Learning Theory, NY: Springer Verlag.Ye, N.and Li, X.Y., 2001, A Machine Learning Algorithm Based on Supervised Clustering and Classification, Proc of the 6th International Computer Science Conference on Active Media Technology, Hong kong, China, pp.327-334.Wellman, M.P.,1990, “Fundamental concepts of qualitative Probabilistic networks”, Artificial Intelligence, Vol.44, No.3, pp.257-303.Yager, R.R., 1987, “On the Dempster-Shafer Framework and New Combination Rules”, Information Sciences: An International Journal, Vol.41, No.2, pp.93-137.6

第四篇：联网报警客户与保险公司签订合同范本1.

联网报警客户与保险公司签订合同范本 甲方:(被保险人 :保安服务总公司 乙方:(保险人 :中国大地财产保险股份有限公司 总则

第一条为了保障委托人及被保险人的合法权益, 提高保安服务总 公司(以 下简称 “ 被保险人 ” 的信誉,特制定本保险协议。

第二条本保险协议中 “ 保安员 ” 指经被保险人培训并与被保险人 签订《劳动合同书》 的保安人员:委托人是指与被保险人签订《保安技防合同书》, 由被保险人提供保安服务的对象。

保险贡任

第三条在本保险期限内,被保险人为委托人有偿安装防盗设备(含主机、探头、遥控器等 一套,并派出保安警车及保安人员在中华 人民共和国境内(港、澳、台地区除外 从事保安服务工作时,由于失 职行为, 造成委托人遭受直接的财产损失, 委托人在本保险期限内向 被保险人提出索赔申请, 依法应由被保险人承担的经济赔偿责任, 保 险人负责赔偿;(一 在 《保安技防合同书》 中规定的防护时间内(防护时间为每晚 7;00至次日早 7;00 ,委托人财产因遭抢劫、偷窃或盗贼暴力侵入委 托人财产存放处(以下简称 “ 盗窃 ” 而造成的店内商品的灭失或损坏;(二 经保险人书面同意的必要的、合理的诉讼费用,但不超过保 险单规定的累计赔偿限额。

注:本保险项下任何赔偿责任的先决条件为: l、保安责任事故必须发生在本协议书规定的保险期限内;

2、甲方提出的索赔必须发生在本协议书规定的保险期限内,同 时必须在本协议书规定的保险期限内提出。

(三 每次事故最高赔偿限额 5万元,累计赔偿限额 50万元。每 次事故绝对免赔损失金额的 5%或 200元,二者以高者为准。

除外责任

第四条下列原因造成的损失、费用和责任,保险人不负责赔偿;(一 被保险人及其代表的故意行为;(二 政府有关当局的没收,征用;(三 核反应、核子辐射和放射性污染;(四 地震。台风、雷击,暴雨,洪水等自然灾害;(五 火灾、爆炸;(六 大气、土地、水污染及其他污染;(七 有缺陷的卫生装置、任何类型的中毒、任何不法或有害的食 物。饮料;(八 由被保险人作出的或认可的医疗措施或医疗建议;(九 由于震动、移动或减弱支撑引起任何土地、财产、建筑物的 损坏责任;(十 由于战争、类似战争行为、敌对行为、武装冲突、恐怖活动、谋反、政变直接或间接引起的任何后果所致的责任;(十一 委托人及其代表、雇员的故意行为或重大过失。

第五条下列原因造成的损失、费用和责任、保险人也不负责赔偿;(一 无被保险人出具的结业证书或未接受正式培训的保安人员 提供服务的;

(二 未经被保险人同意,保安人员私自接受业务的;(三 被保险人与委托人恶意串通、损害保险人利益的;(四 被保险人或其派出的保安人员被指控对委托人诽谤,经法院 判决指控成立的;(五 由于被保险人或其派出的保安人员的疏忽或过失泄漏委托 人的商业秘密,造成委托人损失的;(六 委托人的有关证据文件、帐册、报表等其他资料的损毁、灭 失或盗窃抢夺,但经特别约定加保的不在此限;(七 委托人不按被保险人要求(委托人必须在每晚离开前, 把主机 供电、布防 在规定时间内为该设备正常供电、布防,导致自己财产 被盗的,保险人不负责赔偿。

(八 被保险人在本保险单生效之日前发生的疏忽或过失行为;(九 商户的家属或雇佣人员或同住人或寄宿,人盗窃或纵容他人 盗窃保险财产造成的损失;(十 在发生地震、洪水等自然灾害时保险财产被盗窃而造成的损失;(十一 在发生火灾时保险财产被盗窃而造成的损失;(十二 对保险财产进行盘点时发现的短缺或损坏。第六条下列损失、费用和责任,保险人不负责赔偿;(一 直接或间接由于计算机问题引起的损失;(二 被保险人及其雇员对委托人的精神损害;(三 罚款,罚金及惩罚性赔款;

(四 委托人现金、金银珠宝、有价证券、商业资料、手提电脑、机动车辆及其它难以确定价值的物品损失;(五 本保险单明细表或有关条款中规定的应由被保险人自抒负 担的每次索赔的免赔额;(六 被保险人与委托人签订的其他协议所约定的责任;(七 对为被保险人服务的任何人所遭受的伤害责任;(八 逾期付款的违约金和违约赔偿金;第七条其他不属于本保险责任范围内的一切损失、费用和责任, 保险人不负责赔偿。

被保险人义务

第八条被保险人应履行如实告知义务, 提供全部委托人名单, 并 如实回答保险人就有关情况的提出的询问。投保时被保险人除对投保 单中列明的事项以及保险人提出的其他事项作出真实详尽的填写外, 还需提供全部委托人名单及详细地址。

第九条被保险人应在签订保险合同时按约定交清保险费, 未按约 定缴付保险费的,保险人不承担赔偿责任。

第十条甲方与委托人每签订(保安技防合同书》 100份向乙方报一 份清单,清单中应该注明商户的名称、具体地址,行业类型,服务费 金额以及合同期限,乙方按照甲方清单出具保险单并收取相应保险 费,保险责任自出具保险单之日 12时起至委托人与甲方签订的《保 安技防合同书》 责任止期结束, 但每份保单保险期限最长不超过一年。

第十一条在本协议期限内,被保险人变更保安服务合同(仅指被 保险人变更投保时已提供给保险人的全部委托人名单或增加委托人 时, 应及时通知保险人并办理

批改手续或增收保险费。保费的收取在 被保险人收到保单及发票后的七个工作日内付清。

第十二条发生保险责任范围内的事故时, 被保险人应尽力采取必 要的措施,缩小或减少损失,立即通知保险人,并书面说明事故发生 的原因,经过和损失程度, 否则,对扩大部分的赔偿责任保险人不负 责赔偿。

第十三条保险财产若遭盗窃, 被保险人应保护现场并立即向公安 部门报案,追查损失财物, 同时应立即通知乙方,并在乙方认为有必 要派员进行现场调查时, 给予便利, 被保险人应在通知本公司后十天 内提出索赔。

第十四条被保险人获悉可能引起诉讼时, 应立即以书面形式通知 保险人。接到法院传票或其他法律文书后, 应及时将上述文书的附件 送交保险人。

第十五条被保险人对保险人就本保险承保的保安工作进行检查 应予协助,对保险人提出的合理建议,被保险人应认真实施。第十六条在本保险期限内, 被保险人的保安人员在从事保安服务 工作时,应持有被保险人颁发的《结业证书》或上岗证,试用期的保 安人员除外。

第十七条被保险人如不履行第七条至第十三条规定的各项义务, 保险人不负赔偿责任,或从解约通知书送达十五日后终止本保险协 议。

赔偿处理

第十八条保险人设专人服务理赔事宜。如发生责任事故时, 被保 险人应在 48小时内及时向保险人报案,报案 24小时热线电话:955 90。

第十九条发生保险责任事故时, 未经保险人书面同意, 被保险人 或其代表自行对索赔方作出任何承诺,拒绝、出价。约定、付款或赔 偿,保险人均不承担责任。

第二十条保险人对每次索赔金额以法院或政府有关部门依法裁 定的或经双方当事人及保险人协商确定的应由被保险人偿付的金额 为准。但不得超过本保险单

明细表中列明的每次索赔赔偿限额。在本 保险期限内多次索赔的累计赔偿金金额不得超过保险单明细表中列 明的累计赔偿限额。

第二十一条被保险人向保险人申请赔偿时,应提交以下单证;l、保险单正本(即本协议人

2、《保安技防合同书》正本;

3、委托人的索赔申请;

4、保险财产被盗的事实经过报告;5。向公安部门报案的报告副本;

6、公安机关 3个月未破案的证明;

7、法院判决书或公安机关高高挂起下的调解协议书或当事人双 方就赔偿达成的协议书;

8、损失清单及有关帐册、单据;

9、其他本公司认为有必要的单证。

第二十二条必要时, 保险人有权以被保险人的名义向有关责任方 提出索赔要求。未经保险人书面同意, 被保险人自行接受有关责任方 就有关损失作出付款或赔偿安排或放弃向有关责任方索赔的权利, 保 险人可以不负赔偿责任或解除本保险协议。

第二十三条发生本保险责任范围内的损失, 应由有关责任方负责 赔偿的, 被保险人应采取一切必要的措施向有关责任方索赔。保险人 自向被保险人赔付之日起, 取得在赔偿金额范围内代位行使被保险人 向有关责任方请求赔偿的权利。在保险人向有关责任方行使代位请求 赔偿权利时, 被保险人应积极协助, 并提供必要的文件和所知道的有 关情况。

第二十四条保险事故发生后,在委托人向被保险人索赔的过程 中, 涉及到法院调解或仲裁方式的, 保险人有权参与整个祛院审理或 赔偿方案的制定过程。

第二十五条收到被保险人的赔偿请求后,保险人应及时做出核 定,对属于保险责任的保险人应在与被保险人达成有关赔偿协议后 1 0日内,履行赔偿义务。

第二十六条保险事故发生的, 如被保险人有重复保险的情况, 保 险人仅负按比例赔偿的责任。

第二十七条保险财产被盗窃、抢劫后找回的:(一 如本公司尚未支付相应的保险赔款,保险财产归商户所有, 保险人无须承担保险责任。

(二 如本公司已经支付相应的保险赔款,保险财产归商户所有, 但被保险人应退还相应的保险赔款。如被保险人不愿意接受保险标 的, 则保险标的归保险公司所有, 保安公司应协助办理相关变更登记 手续。

争议处理

第二十八条被保险人和保险人之间有关本保险的争议应协商解 决,协商不成的,均可向赤峰市人民法院提起诉讼。

其他事项

第二十九条本合同生效后,被保险人与保险人可按《保险法》有 关规定解除本合同。

第三十条本协议一式两份,双方各执一份。

第三十一条本协议有效期为一年,自 2008年 8月 8日起至 2009年 8月 7日

第五篇：工程建设中机械自动化控制技术探讨

工程建设中机械自动化控制技术探讨

摘要：科技的进步发展,是不断开发、应用、实践的结果。大力推广科技成果,加快科学技术商品化,正确判断、识别并坚持机械自动化技术的发展走向,对于机械自动化技术的发展至关重要。回顾我国机械自动化技术近些年的发展,是一项理论课题,也是一项实践性课题,具有非常重要的理论意义和现实意义。本文就工程建设中的机械自控技术进行了探讨。关键词：工程建设；机械自动化；控制技术；应用

随着社会不断的发展，人们的生活水平和质量也不断地提高，对于日常生活和环境等各种需求也越来越高。不论是生活还是工作，人们对于各种方便和快捷服务的要求也越来越高。例如日常生活用具的自动化、通讯工具的自动化和机械设备自动化等等。有许多工作如果采用人工控制则较难完成，既花费很大的人力、物力和财力，又达不到预期的效果。通过自动化控制技术，可以合理利用各种设备，既节省能源又方便快捷。因此，机械自动化控制技术在现代建筑中是不可或缺的，对我国工程建设行业的发展有着非常重要的意义。

1、机械自控技术的发展现状

简单来讲，机械自动控制技术就是指通过使用机械控制设备，使被控对象自动地在无人控制的情况下按照预先设定的程序进行自行运作的一种方式。它是以数学的系统理论为基础，利用反馈原理自动地影响动态系统，使其输出值接近或达到人们的预定值。在机械制造业中应用自动化技术，实现加工对象的连续自动生产，实现优化有效的自动生产过程。近年来，很多发达国家的机械自动控制业已经达到较高的技术水平，绝大多数都是采用的都是机械自动化制造技术。目前，多数发达国家向机械制造自动化技术仍然得到不断地发展，并提出了许多新的机械制造系统，例如：智能制造系统、敏捷制造系统等等。自改革开放以来，我国的机械自动化制造技术已经有了翻天覆地的变化，在机械制造技术水平以及产品总量都在逐年提高。在我国，由于机械自动化技术水平不高，很多制造工艺都是借鉴国外先进的机械自动化制造技术，自主知识产权的品牌较少。

在激烈的市场竞争环境中，我国正处在经济发展的重要时期，必须对机械制造产业给予充分的重视，必须提高产品的质量，提高产品的竞争力，才能促进我国的机械制造技术更好地发展，在激烈的市场竞争中不被淘汰。随着科学技术的发展，机械自动化控制技术也不断地发展，第一代机械控制技术源于150多年前。由于计算机科学技术的诞生和发展，智能控制这种自动控制技术产生了，它是一种由定性方法和定量方法相结合之后进行控制的方式。要求由机器用类似于人的思维和经验来引导解决问题的过程。智能控制的核心在于高层控制，高层控制是通过对实际情境或过程进行操作而实现的。智能控制的主要技术方法有专家系统、模糊逻辑、遗传算法、神经网络等。随着科学的发展，智能技术正逐步应用于人们的日常生活中。

2、工程建设中影响机械自动化技术的几点因素

2．1工程建设中的智能化系统的发展趋势

随着计算机、控制和通信等科学技术的不断发展，工程建设系统也越来越智能化。简单地说各种智能化系统在工程建设中是一种各种服务的传输、处理和信息采集的工具。在互联网技术和通信技术以及作为信息载体的智能卡技术，已成为人们日常生活和工作不可或缺的一部分，工程建设智能化也应该顺应信息技术的发展，利用这些技术来解决智能化工程建设中出现的各种问题，把这些技术作为智能建筑的技术基础。目前，可以将这些先进的技术整合成为一个统一的平台，并以此为工程建设和参与建设的人们提供过去需要多个系统提供的服务；经过整合后的新一代信息平台及其相应的服务可以从一栋建筑扩展到整个社区乃至整个城市。按照这种科学技术的发展路线来看，这种社会化信息平台的一个重要组成部分就是

工程建设智能化系统，而建筑智能化系统所提供的各种服务也将成为这个信息平台的一种服务功能。因此，在科学技术不断进步的今天，以往根据不同服务功能构成的不同系统体系结构将会发生根本改变，如此一来，既可以避免投资重复造成的浪费，还可以充分发挥系统的功能。

2．2国家管理制度的变革对消除工程建设智能化系统发展的影响

原有的管理制度不适应工程建设智能化系统成为一个整体统一的系统，工程建设智能化工程涉及到建设、消防、公安和广电等行政主管部门。多部门管理、层层审批的管理模式已严重制约着工程建设的发展。随着中国改革开放，并加入世界贸易组织，这种阻碍已经得到了明显地改变。根据国家相关文件的规定，一个部门只能负责管理一件事，例如：产品质量管理按照《产品质量法》和国家质监总局的相关文件规定，由国家质监总局管理、工程设计和施工安装资质管理按照《建筑法》和《建筑法实施细则》的规定由建设部负责；而与建筑智能化系统相关的业务如通信、消防、安防等则分别由信息产业部、公安部消防局、公安部技防办等管理。这种新的管理方式有利于把工程建设智能化系统作为一个整体统一的系统来实施，更值得一提的是，这将促进工程建设智能化系统各项业务的发展。

2．3对工程建设智能化系统的的认识

从智能化系统在工程建设中的发展来看，工程建设智能化系统的功能已经发生很大变化，最初工程建设和机电设备的一个主要部分是建筑智能化系统，它可以满足工程建设及其各种设备的管理需要。随着时间的变化，工程建设智能化系统不仅可以用来提高工程建设的服务和形象，还可以提高其管理和安全功能；现在，工程建设智能化系统已经成为一个营运系统，为人们提供各种方便快捷的服务。随着科学技术的进步和制度的变革，在不久的将来，工程建设智能化系统会成为一种基础设施，为生活和工作在工程建设中的人们提供各种服务，例如电子商务、网上娱乐、物业管理、信息查询、通讯交流等增值业务，成为一个具有投资价值的服务系统。为了这个目标的实现，我们应该对工程建设智能化系统重新理解和认识。

3、机械自动化控制技术在工程中的应用

3．1机械自动化控制技术在安全系统中的应用

现代工程建设的安全系统包括消防自动报警系统、安装防盗门锁报警系统、紧急报警系统和空气质量监督报警系统等等，这些系统都是以机械自动化控制技术为基础。随着计算机和通信技术的不断提高，自动化控制功能安全装置已经在人们的日常生活中随处可见。消防自动报警系统对消防安全有着重要的意义。它是通过安装自动报警装置实现的，这是一种采用自动化的技术原理，结合消防的需要而研究出来的自动化装置。防盗门锁报警系统是通过自动化控制技术，将自动报警装置安装在门锁内，当门锁被撬时触动报警装置就会发出警报，防止被盗。目前，由于生活环境的原因，类似煤气中毒等事件在生活中经常发生。因此，例如像空气质量监督报警系统这种安全系统将会得到广泛应用，它的功能主要是检测空气的质量，当空气质量超出一定的标准对人体产生危害时就会发出警报。这种安全系统的实现和使用还需要更进一步地开发和研究。

3．2机械自动化控制技术在照明设备中的应用

机械自动化控制技术在工程建设的照明领域中的应用是非常广泛的，例如声控开关，利用声光控延时灯的开关，多用于办公大楼、工程车间、教学楼等，也用于住宅区的楼道、洗手间等场所。它的开关是一种用声光控延时开关代替普通开关而实现的。在白天，尽管有声音，灯也不会亮，在晚上天黑后，当有声音发出而且达到一定的强度后，灯泡会自动点亮，提供照明；当声音停止了，灯泡会自然延迟几分钟然后自动熄灭，可以达到节约能源的目的。

3．3机械自动化控制技术在给排水设备中的应用

机械自动化控制技术在给排水设备方面的也发挥着重要应用。其代表性设备主要有自动

大小便冲洗器、感应水龙头、自动干手器、自动淋浴器等。它的原理是根据红外光反射原理而实现的，当人接近设备附近时，红外发射管发出的红外光信号经过人体反射到红外接收管，信号经接收、放大、译码并输出触发固态继电器，激活电磁阀打开放水。手离开设备时，红外光停止反射，电磁阀自动关闭。这些设备可以广泛应用于医院、酒楼、火车站、公共厕所、学校等公共场所。

4、结束语

先进机械自动化控制技术的实质在于应用，自动化技术在现代建筑当中的应用是非常广泛的。发展机械自动化控制技术，要以生产和技术发展的实际需要为导向。只有对合适的产品采用与之相适应的自动化控制技术进行生产，才能收到良好的技术经济效益和社会经济效益。我国机械自动化技术的发展，应结合实际注重实用，即对国民经济产生实际效益。本文转帖自中国鸣网学术站点（http://）如需转载请声明来源.