Design-Expert 使用教程
qibk@https://www.doczj.com/doc/0a6929598.html,
2008-07-19
z Design-Expert是全球顶尖级的实验设计软件。
z Design-Expert 是最容易使用、功能最完整、界面最具亲和力的软件。在已经发表的有关响应曲面（RSM）优化试验的论文中，Design-Expert是最广泛使用的
软件。
z Plackett–Burman(PB)、Central Composite Design (CCD)、Box-Behnken Design(BBD)是最常用的实验设计方法。
z本教程以BBD为例说明Design-Expert的使用，
CCD，PB与此类似。
点击new design选项卡
点击Respose Surface 选项卡
选中 Box-Behnken项
选择要考察的因素数
默认值 0
要考察的因素名称
因素的单位因素的低值
因素的高值
默认值
默认值
设置完后，点
击Continue
选择响应值即因
变量的数量
因变量的单位
因变量的名称
设置完成后，点击
Continue
各因素均为实际值的的试验设计
各因素的实际值转变为编码制的操作过程
各因素转变为编码制
按照试验设计进行试验，记录每组因素组合的试验结果，填在Response 列。
点击 Analysis下的 Yield （Analysed）
1，Transform 选项卡，取默认值
2，点击 Fit summary选项卡
了解一下Fit summary各项，再点击下一个Model选项卡
Model选项卡取默认值，再点击ANOVA选项卡
再点击Diagnostics选项
卡
方差分析（ANOVA），方程的显著性检验、系数显著性检验、及回归方程。
参差的正态概率分布图，应在一条直线上
Residuals vs Predicted 图，应分布无规律
Predicted vs Actual 图应尽可能在一条直线上
1. 点击 Influence 选项卡
再点击 Report 选项卡
Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用 （王世磊郑州大学450001） 摘要：本文简要介绍了响应面优化法，以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识，最后结合实例，介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。 关键词：数据处理，响应面优化法，Design-Expert软件 1.响应面优化法简介 响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ，RSM)，这是一种实验条件寻优的方法，适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验设计、建模、检验模型的合适性、寻求最佳组合条件等众多试验和统计技术；通过对过程的回归拟合和响应曲面、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。在各因素水平的响应值的基础上，可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。 响应面优化法，考虑了试验随机误差；同时，响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合，计算比较简便，是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量、解决生产过程中的实际问题的一种有效方法[2]。 响应面优化法，将实验得出的数据结果，进行响应面分析，得到的预测模型，一般是个曲面，即所获得的预测模型是连续的。与正交实验相比，其优势是：在实验条件寻优过程中，可以连续的对实验的各个水平进行分析，而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。 当然，响应面优化法自然有其局限性。响应面优化的前提是：设计的实验点应包括最佳的实验条件，如果实验点的选取不当，使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。因而，在使用响应面优化法之前，应当确立合理的实验的各因素与水平。 结合文献报道，一般实验因素与水平的选取，可以采用多种实验设计的方法，常采用的是下面几个： 1.使用已有文献报道的结果，确定响应面优化法实验的各因素与水平。 2.使用单因素实验[3]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 3.使用爬坡实验[4]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 4.使用两水平因子设计实验[5]，确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 在确立了实验的因素与水平之后，下一步即是实验设计。可以进行响应面分析的实验设计有多种，但最常用的是下面两种：Central Composite Design-响应面优化分析、Box-Behnken Design-响应面优化分析。 Central Composite Design，简称CCD，即中心组合设计，有时也成为星点设计。其设计表是在两水平析因设计的基础上加上极值点和中心点构成的，通常实验表是以代码的形式编排的,实验时再转化为实际操作值（,一般水平取值为0,±1,±α,其中0为中值,α为极值, α=F*（1/ 4）； F 为析因设计部分实验次数, F = 2k或F = 2 k×（1/ 2 ），其中 k为因素数，F = 2 k×（1/ 2 一般 5 因素以上采用，设计表有下面三个部分组成[6]：(1) 2k或 2 k×（1/ 2 ）析因设计。(2)极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察,需再加上第二部分极值点,才适合于非线性拟合。如果以坐标表示,极值点在相应坐标轴上的位置称为轴点(axial point) 或星点( star point) ,表示为(±α,0,…, 0) , (0,±α,…, 0) ,…, (0, 0,…,±α)星点的组数与因素数相同。(3)一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD设计的特殊性质如正交
食品科学研究中实验设计的案例分析 —响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究 摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。 关键字：Design-Expert 响应面分析 1.比较分析 表一响应面试验设计 因素 水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 2.Design-Expert响应面分析 分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。 利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。 2.1 数据的输入
2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果 2.3 选择模型
2.4 方差分析 在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A，
B，D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，无失拟因素存在，因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。 图 5 由图5可知：校正决定系数R2(adj)(0.9788>0.80)和变异系数（CV）为0.51%，说明该模型只有2.12%的变异，能由该模型解释。进一步说明模型拟合优度较好,可用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究进行初步分析和预测。
视频分析系统建设方案 1.1.1系统概述 本次视频分析系统共涉及摄像机11个、人流量监控点5个。为保证系统一致性确保视频分析效果、系统兼容性开发量等多方面因素，考虑采用原有品牌设备。 1.1.2系统架构 1.1.3系统功能 1.1.3.1经典设计，奠定智能分析基础 感知型人员卡口摄像机，机身采用铝质金属外壳，边侧设计有散热风扇，外观为黑白烤漆配色，在适配的镜头组合下，样式也很可人美观。其采用200 万1/1.9" 大靶面逐行扫描图像传感器，成像清晰，中心清晰度达到1100TVL;同时在良好的算法功能支持下，能实现彩色0.002Lux(@F1.2，AGC ON)、黑白0.0002 Lux(@F1.2，AGC ON)的星光级超低照度效果;另具有宽动态等功能，满足各类应用场景的使用需求。 1.1.3.2平台化运作，深挖智能深度
该摄像机的前端智能化、数据结构化设计，无需工控机二次处理，语义信息直接汇聚到后端管理平台数据库中，同时可以采用云架构组网，实现语义信息、图片信息、视频信息的云存储、云调用。进入公安实战平台的人员卡口系统可看到，其平台能提供如下功能： 1.1.3. 2.1?人员实时监控： 与摄像机B/S客户端的功能基本一致，不过可以同时监控3支设备的抓拍情况并任意调阅网内的所有人员卡口摄像机; 1.1.3. 2.2?人员卡口布控： 在布控时间段内对布控点位出现的所有人员与数据库中的嫌疑人进行实时比对，同时可以对比对的相似度进行设置，以提高布控精度。现场模拟测试中，当卡口布控场所出现与数据库中“嫌疑人”相似的人员出现时，系统即报警，测试准确率也为100%(相似度设置为60%); 1.1.3. 2.3?人脸库以图搜图功能： 除了卡口布控，也可通过手动输入人员图片，对数据库中与之相似的卡口抓拍人物头像进行1:N比对，测试响应速度<1s，检索所得图片以相似度由高到低排列，测试中相似度靠前的几张图片即为被检索人，检索快而准; 1.1.3. 2.4?综合语义分析： 这也是该公安实战平台充分利用感知摄像机语义信息进行大数据分析和应用的体现，可以通过布控点位、类型、摄像机提供的语义信息(通过时间、行走方向等)以及后台二次分析所得的民族、年龄、性别等语义选项执行检索;同时支持中英文模糊检索，实测也显现出检索反应快速。 1.1.3.3前端数据结构化，专一感知世界 以“重新定义”作为感知型摄像机的标签，当时很多人都不理解为何要用“重新定义”一词，其实这正展示了对智能分析的重新理解。 1.1.3.3.1从数据源头识别 该摄像机从非压缩数字信号源中提取原滋原味的特征信息(提取后才压缩传输视频流)，保证了分析及识别结果的准确性。 1.1.3.3.2形成语义信息
视频质量分析软件简介1. 视频图像类别
2. 参数设置 2.1阈值及检测项设置 对正常显示，但画质欠佳的各检查项设置阈值。 阈值归一化为[0 1]区间，其中0表示敏感度最低,也即只选出相似度较高的干扰项，1表示敏感度最高，即把可能存在的干扰项全部选出。 检测项设置用于强制检测非常规的干扰，包括字迹和横向移位两项。当用户需要或特定应用场景下会出现该类故障时，可选中这两项。 2.2位置参数设置 不同的监控系统中，往往在图像上方或下方添加时间、位置、状态等文字属性信息，这类信息可能会对图像质量分析产生干扰。位置参数设置用于设置这类文字属性信息的位置，以相对于原始图像百分比的形式给出，使识别结果更稳定。
3. 库函数接口 3.1 接口简介 定义类CDigitVerify及接口函数void CDigitVerify::ProcessMain(int* anResult,unsignedchar* abyImageColor, int nHeight,int nWidth, float* afParas, float* afBounds)，其中a nResult为输出结果,abyImageColor为输入RGB图像数据, nHeight为输入图像高度, nWidth为输入图像长度, afParas 为输入阈值, a fBounds为输入上下边界。 3.2 例程 //读取图象 m_Image.Destroy(); HRESULT hResult = m_Image.Load(m_StrFileName); if (hResult!=S_OK){ // 未成功读取 nResult[0]=0; m_ListView.SetItemText(nItem, 3, "无法读取"); continue; } int nWidth= m_Image.GetWidth(); /// 长度 int nHeight= m_Image.GetHeight(); /// 高度 int nBitCount=m_Image.GetBPP(); /// 获取每象素的数据位数 int nRowByte =m_Image.GetPitch(); /// 相邻两行象素首地址间的间隔,可正可负
试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件． 显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型作图． 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有m个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到n组试验数据．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图． 模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程． 在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过n次量测试验（试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的3倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为X坐标和y坐标，以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面（这就是2因素响应曲面）．应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试验值，为计算值，则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．等等………… 2注意事项 对于构造高阶响应面，主要有以下两个问题： 1，抽样数量将显著增加，此外，普通的实验设计也将更糟。 2，高阶响应面容易产生振动。 响应面法(response surface methodology，记为RSM)最早是由数学家Box和Wilson于1951年提出来的。就是通过一系列确定性的“试验”拟合一个响应面来模拟真实极限状态曲面。其基本思想是假设一个包括一些未知参量的极限状态函数与基本变量之间的解析表达式代替实际的不能明确表达的结构极限状态函数。响应面方法是一项统计学的综合试验技术，用于处理几个变量对一个体系或结构的作用问题，也就是体系或结构的输入(变量值)与输出(响应)的转换关系问题。现用两个变量来说明:结构响应Z与变量x1,x2具有未知的、不能明确表达的函数关系Z=g(x1,x2)。要得到“真实”的函数通常需要大量的模拟，而响应面法则是用有限的试验来回归拟合一个关系Z= g’(x1,x2)，并以此来代替真实曲面Z=g(x1,x2)，将功能函数表示成基本随机变量的显示函数，应用于可靠度分析中。响应面方法实际上源于一种试验设计方法，试验设计方法是用来研究设计参数对模型设计状况影响的一种取样策略，决定了构造近似模型所需样本点的个数和这些点的空间分布情况。目前广泛应用于计算机仿真试验设计的主要方法是拉丁超立方体抽样和均匀设计，这两种试验设计能应用于多种多样的模型，且对模型的变化具有稳健性。 3响应面分析
智能视频分析系统
目录 一、项目背景及建设目标 (3) 1.1 项目背景 (3) 1.2 技术优势 (4) 二、厂区智能视频分析整体设计方案 (5) 2.1传统对射系统与智能视频分析系统比较 (5) 2.2厂房周界入侵报警系统 (6) 2.2.1 周界入侵检测 (7) 2.2.2 周界警戒线警戒区预警 (8) 2.3厂房仓库物资看护 (8) 2.3.1 可疑人员接近仓库提醒 (8) 2.3.2 仓库物品看护 (9) 2.3.3 夜间停车场、厂区内部、附近可疑逗留检测 (9) 2.4夜间厂区办公楼内可疑人员检测 (10) 2.5生产车间危险区域或者夜间下班后人员检测 (10) 2.6系统拓扑结构 (11)
一、项目背景及建设目标 1.1 项目背景 慧视科技智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 国内现有厂房的视频监控系统主要由摄像机、光缆、矩阵、硬盘录像机和电视墙等组成。由于视频监控图像数量大，内容枯燥，现有系统即使配备值班人员，在大多数情况下仍处于无人观看的状态下。当犯罪事件发生时，从硬盘录像机中调取录像回放、取证变成系统主要的价值之一。即使值班人员在岗，由于人的生理特点，不可能长时间有效观察多路图像，很可能造成遗漏可疑事件，对安全形式产生错误判断。 智能视频监控技术可以理解为用计算机来帮助值班人员"看"监控录像。现代计算机的高可靠性可以提供24小时不间断地保护。从根本上杜绝由于人员疲劳造成的遗漏问题。同时也可以防止出现监控人员内外勾结的可能性。
响应面法试验设计与优化方法，都未能给出直观的图形，因而也不能凭直觉观察其最优化点，虽然能找出最优值，但难以直观地判别优化区域．为此响应面分析法（也称响应 曲面法）应运而生．响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应（如萃取化学中的萃取率）作为一个或多个因素（如萃取剂浓度、酸度等）的函数，运用图 形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件． 显然，要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域，首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型（建模），然后再用此数学模型 作图． 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法．对于非线性体系可作适当处理化为线性形式．设有ｍ个因素影响指标取值，通过次量测试验，得到ｎ组试验 数据（）．假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示，则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值；为建 立模型时待估计的第个参数；为第次试验的量测响应（指标）值；为第次量测时的误差．应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵Ｂ如下将Ｂ阵代入原假设的回归方 程，就可得到响应关于各因素水平的数学模型，进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图．模型中如果只有一个因素（或自变量），响应（曲）面是二维空间中的一条曲线；当有二个因素时，响应面是三维空间中的曲面．下面简要讨论二因素响应面分析的 大致过程． 在化学量测实践中，一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用，有理由设二因素响应（曲）面的数学模型为二次多项式模型，可表示如下：通过ｎ次量测试验 （试验次数应大于参数个数，一般认为至少应是它的３倍），以最小二乘法估计模型各参数，从而建立模型；求出模型后，以两因素水平为Ｘ坐标和ｙ坐标，以相应 的由上式计算的响应为Ｚ坐标作出三维空间的曲面（这就是２因素响应曲面）． 应当指出，上述求出的模型只是最小二乘解，不一定与实际体系相符，也即，计算值与试验值之间的差异不一定符合要求．因此，求出系数的最小二乘估计后，应进 行检验．一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于１或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别．如果以表示响应试 验值，为计算值，则两者的相关系数Ｒ定义为其中 对于二因素以上的试验，要在三维以上的抽象空间才能表示，一般先进行主成分分析进行降维后，再在三维或二维空间中加以描述．
学校 食品科学研究中实验设计的案例分析 —响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究 摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。 关键字：Design-Expert 响应面分析 1.比较分析 表一响应面试验设计 因素 水平 -1 0 1 超声波处理时间X1(min) 20 30 40 超声波功率X2(W) 132 176 220 超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60 酶解时间X4(h) 1 2 3 2.Design-Expert响应面分析 分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。 利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。
2.1 数据的输入 图 1 2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果 图 2 2.3 选择模型
2.4 方差分析 在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A，
五家主流视频监控平台介绍与对比分析 目录 一、视频监控软件平台发展与趋势 (3) 1、第一代：孤岛式平台 (3) 2、第二代：联网型平台 (4) 3、第三代：运营级平台 (6) 4、第四代：面向智慧交通的云平台 (6) 二、"联网型"视频监控软件平台比对 (7) 1、视频监控软件平台厂家概况 (7) 2、主流厂商介绍 (8) 2.1高新兴科技集团股份有限公司 (8) 2.2浙江大华技术股份有限公司 (9) 2.3海康威视数字技术股份有限公司 (9) 2.4东方网力科技股份有限公司 (10) 2.5华平信息技术股份有限公司 (11) 3、比对分析 (11) 3.1专注领域 (11) 3.2地域倾向 (13) 3.3发展分化 (14) 4、平台软件介绍 (14) 4.1高新兴：C3M-Video2.0 视频综合管理平台 (14) 4.2大华：DSS-T综合监控管理平台-智能交通软件平台 (19) 4.3海康：iVMS-8600智能交通综合管控平台 (22) 4.4东方网力：PVG网络视频管理平台 (28) 4.5华平：AVCON监控平台软件 (30) 三、主流平台对交通业务的支持 (36) 四、平台软件比对分析 (40) 1、系统架构 (40) 2、可靠性 (41) 3、兼容性 (42) 4、扩展性 (43) 5、可管理性 (44) 五、对比总结以及选型建议 (45) 1、对比总结 (45) 2、选型建议 (46)
如何选择合适的交通视频监控平台 --五家主流视频监控平台介绍与对比分析 视频监控一直都是交通管理部门的重要业务组成部分，通过安装在主要道路、公交站场的摄像机，管理部门可以实时监控到现场的情况，对历史录像下载回放以还原事件的真实经过，对突发事件进行有效的应急指挥调度。因此，视频监控对保障交通通行、维护正常的交通秩序起到重要作用。 由于视频监控的实时性和可溯性难以替代，在智能交通的规划和建设中，视频监控是高速公路信息化的重要组成部分。但是，在实际的运营中，传统的视频监控软件平台已难以跟上智能交通快速的发展要求，主要体现在几个方面： 1、由于各种原因，存在多个视频监控平台，平台与平台之间缺乏信息共享，数据孤立，难以充分发挥设备和系统的最大效用。 2、平台缺乏伸缩性，无法应对前端监控点的快速扩容。 3、平台缺乏开放性，平台之间无法级联，无法兼容不同品牌的前端设备。对一些新接入的设备（如车载视频）需重新开发。 4、平台多为通用版的产品，没有在智能交通的大框架下规划和设计，无法成为新建的智能交通系统中的一员。 由于先天的局限性，原有的视频监控平台只能由原厂家修修补补，勉强应对新业务的需求。这种"头痛医头脚痛医脚"的方式严重影响了系统的稳定性和可靠性，为了维系系统的稳定性，开发了一些所谓的性能检测系统等，这些系统又额外地增加了原系统的负荷，造成了新的不稳定因素。周而复始，恶性循坏，最终导致整个系统轰然倒塌，业务停止，混乱不堪。 解决这些问题的根本方法就是用开放性、前瞻性的设计理念指导平台的规划，用高伸缩
基于智能视频分析的监控平台建设方案 随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。 智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。 现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。 一．基于嵌入式DSP的处理优点
1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。 二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.
响应面法： 响应面法的基本思想是通过近似构造一个具有明确表达形式的多项式来表达隐式功能函数.本质上来说,响应面法是一套统计方法,用这种方法来寻找考虑了输入变量值的变异或不确定性之后的最佳响应值[1]。 响应面法与正交法的区别 正交试验设计则注重如何科学合理地安排试验，可同时考虑几种因素，寻找最佳因素水平组合；但它不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值．因此，人们期望找到一种试验次数少、周期短，求得的同归方程精度高、能研究几种因素间交互作用的回归分析方法，响应面分析方法的很大程度上满足了这些要求． 响应面法与正交法的应用 1.童心等在正交实验联用响应面法优化脱皮马勃总生物碱提取的研究中得到了响应面法比正交法能得到更精确的因素水平量，从而有更好的实验结果。 传统的正交设计方法是一种用线性数学模型进行设计的设计方法，可以找出多个因素水平的最佳组合。但是正交设计只能分析离散型数据，具有精度不高，预测性不佳的缺点。响应面法采用非线性模型，能求得高精度的回归方程，进行合理预测来找出最优工艺条件[2]。 张崟等在响应面法和正交试验对骨素酶解工艺优化的比较实验中发现响应面法得出的最优工艺所得的水解度比正交试验高出15.4 %[3]。 总的来说，正交实验比响应面设计实验次数更少，但是响应面设计可以得到一个回归方程，并能得到精确的因素水平值。 参考文献 [1] 王永菲,响应面法的理论与应用 [2] 童心, 正交实验联用响应面法优化脱皮马勃总生物碱提取的研究 [3] 张崟, 响应面法和正交试验对骨素酶解工艺优化的比较
响应面分析法优化反应条件的中心组合设计分组 组数pH 时间温度摩尔比 一. 加热温度为130℃（17组） （1）（9组） 1 3 4.50 10.00 130.00 1.25 3 17 4.50 150.00 130.00 1.25 25 6 7.00 80.00 130.00 1.25 26 11 7.00 80.00 130.00 1.25 27 14 7.00 80.00 130.00 1.25 28 8 7.00 80.00 130.00 1.25 29 5 7.00 80.00 130.00 1.25 4 24 9.50 150.00 130.00 1.25 2 1 9.50 10.00 130.00 1.25 （2）（4组） 9 18 4.50 80.00 130.00 0.50 21 16 7.00 10.00 130.00 0.50 22 20 7.00 150.00 130.00 0.50 10 13 9.50 80.00 130.00 0.50 （3）（4组） 11 7 4.50 80.00 130.00 2.00 23 27 7.00 10.00 130.00 2.00 24 22 7.00 150.00 130.00 2.00 12 21 9.50 80.00 130.00 2.00 组数pH 时间温度摩尔比 二. 加热温度为110℃（6组） 5 19 7.00 80.00 110.00 0.50 7 10 7.00 80.00 110.00 2.00 13 28 7.00 10.00 110.00 1.25 14 26 7.00 150.00 110.00 1.25 17 12 4.50 80.00 110.00 1.25 18 23 9.50 80.00 110.00 1.25 三．加热温度为150℃（6组） 6 9 7.00 80.00 150.00 0.50 8 4 7.00 80.00 150.00 2.00 15 15 7.00 10.00 150.00 1.25 16 29 7.00 150.00 150.00 1.25 19 2 4.50 80.00 150.00 1.25 20 25 9.50 80.00 150.00 1.25
智能视频分析系统解决方案 1.1 系统概述 智能视频（Intelligent Video）技术源自计算机视觉（Computer Vision）与人工智能（Artificial Intelligent）的研究，其发展目标是在图像与事件描述之间建立一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体。这一研究应用于安防视频监控系统，将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉图像中无用的或干扰信息，自动分析、抽取视频源中的关键有用信息，从而使传统监控系统中的摄像机成为人的眼睛，使“智能视频分析”计算机成为人的大脑，并具有更为“聪明”的学习思考方式。这一根本性的改变，可极大地发挥与拓展视频监控系统的作用与能力，使监控系统具有更高的智能化，大幅度节省资源与人员配置，同时必将全面提升安全防范工作的效率。因此，智能视频监控不仅仅是一种图像数字化监控分析技术，而是代表着一种更为高端的数字视频网络监控应用。 智能视频分析包含视频诊断、视频分析和视频增强等，它们各自又包含了大量的功能算法，比如清晰度检测、视频干扰检测、亮度色度检测、PTZ（云台）控制功能检测，以及视频丢失、镜头遮挡、镜头喷涂、非正常抖动等检测都属于视频诊断内容，而视频分析算法则包含区域入侵、绊线检测、遗留遗失检测、方向检测、人群计数、徘徊检测、流量统计、区域稠密度统计、人脸识别、车牌识别、烟火烟雾检测、自动 PTZ 跟踪等功能，视频图像增强则包括稳像、去雾、去噪、全景拼接等算法。由此组合衍生出的算法种类又有很多，应用方式也千变万化，所以智能视频分析的应用范围很广。 在以往的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过 10 分钟后将漏掉90％的视频信息，而使视频监控工作失去意义。随着社会发展，视频监控被越来越广泛地应用到各行各业中，摄像机数量越来越庞大，这给传统的视频监控带来严峻的挑战。针对行业发展推出智能视频分析系统，主要解决以下问题：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成分析识别工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的的图象。 1.2 系统组成 智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。智能视频分析是在传统的监控系统中，加入智能视频技术，在整个系统中，系统分布图如下：系统分布图 智能视频分析系统是由模块化的设计组合而成，整个系统主要由视频源、视频智能处理引擎、管理终端组成。 视频源的主要功能是通过前端摄像机对关键区域实时视频进行采集，通过网络、光纤传回监控中心。 智能视频处理引擎是一台可以进行智能视频分析的服务器，它能够按照设备内预设的规则对视频源采集到的实时视频进行实时的智能分析，当收集到的视频中满足设备内预存的规则时，引擎向外发出告警。
智能视频分析系统简介 2015年8月10日 1
目录 引言： (3) 一、系统概述 (3) 二、技术原理 (4) 2.1视频分析方法 (4) 2.2视频分析过程 (4) 三、系统架构 (5) 3.1逻辑结构 (5) 3.2物理架构 (5) 四、系统优势 (6) 4.1算法先进、稳定、抗干扰能力强 (6) 4.2灵活制定监控策略 (7) 4.37×24全天候可靠监控 (7) 五、应用案例 (7) 5.1云南农信社智能视频分析系统项目 ·································错误！未定义书签。 2
引言： 智能视频分析系统是一种涉及图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的智能视频分析产品。它能够对视频区域内出现的警戒区警戒线 闯入、物品遗留或丢失、逆行、人群密度异常等异常情况进行分析，及 时发出告警信息。 一、系统概述 随着计算机和网络技术的发展，视频监控系统逐渐由模拟时代过渡到数字时代：包括视频监控信号的数字化采集、压缩、传输、存储等都 实现了数字，但是智能化程度还很低。近几年，随着计算机性能的不断 提高，利用计算视觉技术对监控系统中的视频信息进行分析，从而使视 频监控系统向智能化方向发展成为主流趋势。 智能视频分析系统能够对视频区域内出现的运动目标自动识别出目标类型并跟踪，对目标进行标记并画出目标运动轨迹，能够同时监测同 一场景里多个目标，可以根据防范目标的特点进行灵活设置；它能够适 应不同的环境变化，包括光照、四季、昼夜、晴雨等，并能够很好地抗 摄像头抖动。其改变了以往视频“被动”监控的状态，不仅仅局限于提 供视频画面，而且能主动对视频信息进行智能分析，识别和区分物体， 可自定义事件类型，一旦发现异常情况或者突发事件能及时的发出警报，其在安防领域的应用必然有助于克服了人力疲惫的局限性，从而更加有 效地协助安全人员处理突发事件。 3
视频直播系统解决方案 视频直播简介 视频直播，准确来讲是音视频直播，即将音视频信号压缩成数字信号，并通过IP网络进行传输的一种流媒体应用。视频直播和视频点播的区别在于，视频直播讲求信息的实时性广播，视频点播强调信息的娱乐性和个性化；视频直播和视频会议的区别在于，视频直播讲求的是信息以点对面的形式实时传播，视频会议突出的是几点之间的交流与协作。 视频直播应用前景 视频直播在不同的行业的应用前景非常明确、宽泛，教育行业的多媒体教学、远程教育、校园电视台、考场监控等，军队行业的远程军事教育、军事演习的网络直播等，医疗行业的临床教学、专家会诊、手术直播等，政府、企业的会议活动、内部培训、产品展示、在线招聘、视频监控等，还有在线路演、拍卖、竞标等等。典型的行业应用有： · 基于IP网络的远程教学、培训 · 集团式商业机构的远程巡查、监控 · 信息服务的网站的会员制视频直播服务 · 政府企业搭建自己的网络视讯平台，进行会议和其他活动的直播 世纪葵花视频直播系统软件 世纪葵花音视频直播系统是高质量的Mpeg4音视频直播软件，能够提供基于局域网、城域网、广域网以及卫星网的音视频直播解决方案。 (1)、世纪葵花音视频直播系统介绍 世纪葵花音视频直播系统是北京世纪葵花数字传媒技术××公
司自主研制开发的音视频直播系统，该系统采用分布式的理念，结合世纪葵花一贯的开放式设计原则，单台普通服务器的性能可支持的并发用户数达5000人以上，并支持无极扩展，自动平衡，系统可自动根据用户的情况平衡负载，达到最大限度的用户连接支持。系统支持B/S构架，使用和维护都非常简单，服务器支持Web方式的管理和配置，极大的节约了维护成本。 （2）、音视频直播系统功能特点介绍 · 支持在广域网、城域网和局域网内进行音视频直播，可穿越网关、路由器以及防火墙； · 采用分布式架构，采集、编码、转发、存储和管理灵活配置； · 兼容目前市面上流行的大部分采集设备（支持VFW接口的采集卡，USB采集设备等），支持一机多卡和一卡多路音视 频采集； · 在正常的网络条件下，音视频同步性能很好。音视频同步的误差范围在0.1秒左右，延时可控制在5秒左右或更短 时间。 · 支持服务器集群方式运行以及自动负载均衡，能随着用户数增加而平滑扩容； · 支持B/S、C/S架构，支持远程管理，灵活搭建多种直播的服务模式； · 支持单播、组播、多播等多种分发方式，系统可根据接收用户的不同情况，将各部分灵活搭配，以满足不同传输、 接收方式； · 采用MPEG4标准编解码和RTSP/RTP/RTCP等网络传输协议，支持音、视频码流的无极控制，可根据用户带宽的情况调 整音视频传输，适应局域网、城域网以及广域网等复杂的 网络环境，可同时采集高、中、低三路数据流，同时满足 （56k拨号、ISDN一线通、ADSL宽带等）不同带宽的客户
Response Surface Methods (RSM) 响应面设计方法通过更多的水平实验方案，拟合二阶以上的模型，帮助我们找到设计的最优点。 BLOCK 例如：本实验需要分两天完成，那么两天中因为其他不可控制因素的变化可能会对试验造成影响，那么就可以设置2个BLOCK，软件会在两个BLOCK中设置对应的几个中点试验重复，检查中点试验的重复性是否良好，以观察这些不可控制因素对试验造成多大影响，从而最大限度的降低试验中不可控制因素对试验的干扰。再例如，本实验其中一部分在甲实验室完成，另一部分要在乙实验室完成，那么就可以设置2个BLOCK，原因同上。 回归分析（Analysis ） Transform: 对模型做一些数学变换，比如对数变换、倒数变换，目的是让因子和响应之间的关系变得简单，比如线性化 Fit Summary: 对模型做不同种类的拟合，比如线性拟合、二次拟合、三次拟合等等，目的是帮助我们看看哪种拟合效果最好F(x) Model: 在选定数学变化，以及决定采用哪种拟合方式以后就可以在这里对模的细节进行设置了，比如要保留那些因子项和交互项。
ANOVA: 方差分析，软件会自动对模型进行拟合，然后根据残差对各种因素的贡献做方差分析，让我们知道那些项是关键的，必须在模型中保留。方程的显著性检验，系数显著性检验回归方程。 Diagnostics: 在做完拟合之后，用图示的方式给出分析结果，比如残差的正态性、分布的随机性等等 Model Graph: 用图形的方式告诉用户模型是什么样子的，比如用等高线来描述响应和因子之间的函数关系。 预测优化（Optimization） Criteria: 得到模型之后我们就可以用它来预测最佳的设计参数是多少了。这里Criteria是给出优化的条件，比如各个因子的取值范围、优化的目标是什么等等 Solution: 在Criteria中设定了优化的约束和目标之后，这里就会给出优化的结果，一般是用列表的形式给出一些详细设计参数供我们参考 Graphs: 用图形的方式给出解空间的形状，或者是解在设计空间的位置，如右图。 Diagnostics Tools Diagnostics Normal Plot of Residuals 残差的正态图，越接近一条直线，说明回归模型拟合得越好Residuals vs. Predicted
智能视频分析系统 一、概述 智能视频分析系统是一款基于Windows操作系统的智能视频分析软件。该软件运用计算机视觉技术，通过对连续图像的处理和分析，将运动物体从视频背景中检测、分离出来，再进行筛选、过滤，对运动目标进行分析、跟踪和判断，将符合用户设定规则的事件进行报警和存储，使普通监控系统具备了人工智能的计算机视觉能力。 智能视频分析系统通过对视频里每帧的每一个像素进行自动运算，使监控系统具有自动检测和分析能力，将监控系统从“事后取证”升级到“自动预警-报警”级别。可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。 由于连续监视会导致人很容易疲劳，导致整套系统存在一些缺陷。主要表现在：◆人类自身的弱点：有时无法察觉安全威胁，注意能力不可持久。 ◆监控时间：视频监控系统在大部分情况下，视频源的视频画面并没有被安全 人员看到，很可能在这些时间内就有值得注意的异常现象出现。人不可能24小时不间断的盯着监视器，研究表明，人连续监视某个画面22分钟以后，会丢失90%以上的画面信息。 ◆数据分析困难：传统视频监控系统缺乏智能因素，需要24小时完整的录像， 占用大量磁盘存储空间，而且录像数据无法被有效的分类存储，最多只能打上时间标签，数据分析工作变得非常耗时，很难获得全部的相关信息。
◆被动监控：目前的监控系统大部分情况下都仅起到一个“录像”的工作，即 将一段时间内的视频源使用DVR录制下来，异常情况甚至于突发事故已经发生之后，再进行事后的查验，但此时损失和影响已经造成，无法挽回，完全是一种“亡羊补牢”式的“被动监控”。 二、智能分析设计 中恒智能视频分析系统是以软件的形式实现智能视频分析功能，拥有自主的软件知识产权，可满足各行业的需要，也满足各厂家设备的接入，同时可以与各种监控平台进行二次对接。传统报警设备的误报多漏报多操作复杂不直观已经成为行业共识，且传统的视频监控系统数量庞大画面单一，工作人员很难从视频中发现问题，往往更多用于事后取证，智能图像分析通过图像中目标的识别和规则运用来进行预警，报警速度快且精确度高，可辅助工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，真正体现科技为人服务的理念。 ?能够看 ?能够想 ?能够说
大规模人群分析预警系统 方 案 书
1、项目背景 在近两年黄金周全国旅游的统计来看，旅游业作为新列入国民战略性经济支柱产业的地位凸显，旅游井喷时代的到来指日可待。随着客流量不断增加，旅游景区和一些旅游城市的管理和服务面临前所未有的挑战：如景区安全、游客管理服务、以及资源保护等，任何一个问题解决不好，都有可能影响一些人群易聚集区域的整体效益和规划目标，并可能出现重大事故。 当前，景区科学管理、旅游城市发展已进入一个新的历史时期，要实现旅游区域新一轮的大发展和新超越，必须依靠科技的手段，着力打造智慧旅游，通过科学管理的建设，实现智慧城市管理，智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标，为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。 特别在一些人群容易聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出趋势分析，完成异常事件查询等等为决策者提供决策的帮助。 2．建设目标 项目建设以深度学习高级算法技术为基础，对目标区域进行客流统计，并实时形成数据报表，一方面可对当前人群流量进行统计，在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署，避免客流量“超载”，另一方面，客流统计系统应给景区的项目规划和商业活动提供必要的数据支持。
3．大规模人群分析预警系统核心价值大规模人群分析预警系统可以提供监控中每个人群监控点的人群规模数据，将这些数据汇总到数据中心并进行分析汇总，从时间和空间维度对监控区域中人群的分布以图表的形式进行展示。该系统具有以下核心价值： A、大区域大规模人群聚集预警，大规模人群异常状况预警 实时判断人群规模，人群滞留发现，人群异常行为检测，如聚集、逆行、奔跑等。 B、评估营销策略效果，提高销量 通过客流量对比，有效评估所推行的推广活动，对营销和促销回报进行有效评估 通过对历史销量和客流量的对比，可以有效的分析景区服务项目及各项管理策略对流量及销量的影响，进而更好的进行管理决策，提高销量。 通过每天的客流变化规律的统计，可以很好的安排景区工作时间，从而提高景区的工作效率。 C、差异化经营，降低成本 通过对不同区域的客流量统计，可以使管理人员统计各个区域的吸引率和繁忙度，从而对服务人员进行合理分布，提高销售量，降低成本。 显示当前客流状态和变化趋势，对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，并可实时观察景区当前的停留人数，从而对电力、维护人员及安防人员等进行合理调整，控制运做成本。