云計算的技術特征

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云計算的技術特征范文第1篇

關鍵詞云計算；呼叫中心；油田；應用

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2014）12-0165-01

就當前的信息技術發展狀況而言，可謂一日千里。單純對云技術展開考察，可以發現從2009年到2013年期間，云技術完成了其從理論逐步走向實踐應用的過程，即便是這個滲入的過程，其也仍然為全球帶來了超過8000億美元的新業務收入，并且相關統計表明，在中國經濟環境下，云計算同樣帶來了大約590億美元的新凈業務收入。由此可見其生命力之旺盛不容忽視，而在油田工作環境下的呼叫中心建設方面，云技術同樣發揮著重要的推動作用。

1基于云計算的呼叫中心技術特征

對于云計算（Cloud Computing）的概念界定，在學術界中存在有多種版本，其中美國國家標準與技術研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）將其定義為一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。這種對于云計算的概念界定只是從經濟和實現的角度對其展開了必要的說明，雖然對于更深一步展開對于云計算的了解有所幫助，并且也成為了當前收到認可最多的云計算概念，但是隨著云本身的發展，這種描述已經不足以支持目前的技術環境認知。

維基百科中收錄的云計算概念為“是一種基于互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需求提供給計算機和其他設備?！边@種表達方式從根本上點明了云計算對于當前社會應用的根本價值，這種價值同樣在呼叫中心應用環境下有著極強的體現。云計算通過互聯網，打造了一個從邏輯層面看更為完善的高聚集程度的工作環境，于此同時允許這個邏輯層面上高聚集的環境中的諸多資源在物理層面實現分散。如果單純從計算能力的角度看，云計算實際上是將分散于不同地理位置和網絡中的多個計算力量聚集在同一個邏輯環境中。而如果將云計算技術放置于呼叫中心這種特殊的應用環境中，則云計算會進一步衍生出更為廣泛的表現形式，即在資源的認識層面更為廣泛，將呼叫所需要的諸多資源都聚集在一個邏輯環境中，甚至在對資源的考量方面，也將人力資源納入到資源的范疇中，實現完全技術云計算的呼叫中心實現。

從技術層面看，基于云技術的呼叫中心本身是基于IP化的，這種基于IP的資源邏輯聚集，使得呼叫中心在資源層面上有著更好的聚合表現。并且以計算機作為基礎的呼叫系統，本身能夠實現更多的功能，包括借由互聯網支持的文字以及語音等多種交互方式，并且隨著通信帶寬的進一步完善以及移動端的功能加強，視頻也必然會出現在呼叫業務中，這些都有賴于云計算技術為相應的呼叫無業調動相應的資源予以支持。

2基于云計算的呼叫中心業務發展特征以及趨勢分析

通過對云計算相關概念以及其技術優勢的深入分析，結合當前呼叫中心的主要應用和服務宗旨，可以發現，云計算技術在該領域中的參與，必然極大地成為了推動呼叫中心技術發展并且實現進一步轉型的重要力量。

依據當前的發展狀態，可以對未來的呼叫中心發展趨勢做出更深一步的理解，而這種對于趨勢的判斷，也必然會在一定程度上進一步成為油田工作環境中重要的推動力量。

2.1 優化資源利用

對于資源的優化利用，是云計算最為基本的職能之一。但是在油田呼叫中心工作環境之下，這種職能又呈現出與眾不同的特征?；趶V義的資源概念，云計算可以實現數據存儲以及處理和人力資源的分布部署，這種狀態對于面向社會的呼叫中心而言意義更為明顯，即可以將數據存儲和處理功能放在相對發達的區域，借數據樞紐的地位實現邏輯上的便利，而同時在二三線城市召集客服人員團隊，實現對于人力資源成本的優化利用。這種優勢雖然對于油田工作環境而言并不明顯，但是這種分布部署的優勢仍然存在，這就給予了呼叫中心更大的部署自由，既能夠將數據中心放置于更為專業的保護環境中，而將人員放置于更便于實現人力資源管理的環境中。云計算完全可以通過這種方式實現對于優化管理工作的支持。與此同時，從資源的利用角度看，無論是數據的優化存儲，還是人工智能分析功能的實現，都會對計算能力產生巨大的需求，這也有賴于云計算技術的參與。更為重要的在于，對于通信系統中通信資源的配給，也同樣能夠通過云計算技術得到優化。這些都能夠極大地提升整個呼叫中心系統的資源利用效率，對于縮短呼叫響應時間、提升呼叫服務質量都有著毋庸置疑的積極意義。

2.2 智能化數據分析以及多媒體通信的實現

云計算技術為呼叫中心賦予了更強的計算能力，因此可以幫助整個服務系統實現更為強勁的數據分析能力，并且在進行數據查詢的時候，也必然可以實現更為及時的數據獲取。從這個角度看，人工智能在呼叫系統中的出現勢在必行。人工智能的出現和數據的更加深入分析和加工，重點在于通過呼叫客服向呼叫發起放提供更全面和及時的服務，在呼叫發起的過程中，首先相關網絡可以通過呼叫發起方的自身特征，諸如接入端特征（固話或者移動端，手機或者電腦）、接入端地理位置（位于某一個工作組）等相關屬性，對于呼叫發起方的身份進行初步的推斷，并且將相關數據第一時間呈現給呼叫服務人員，方便其展開進一步的精準服務。并且隨著接入端本身功能的強大與發展，包括圖片以及視頻等在內的數據格式都會成為將來呼叫的內容，這些多媒體數據在油田工作環境中可以用于包括油田工作環境以及相關設備維護、人力資源管理優化等工作的重要支持力量，必然會在未來的油田環境中發揮著不容忽視的積極作用。

3結論

呼叫中心云平臺的建設，可以為電信運營商節能降耗，大大降低運維成本，提高服務效率，同時為后續應用的快速部署和共享資源池的建設提供了必要條件，對提高用戶感知和服務水平起到積極的作用，進一步促進我國石油產業的繁榮發展。

參考文獻

云計算的技術特征范文第2篇

在通信領域所涉及的實際案例中，涉及商業方法的申請往往不是單純的以商業方法為主題，而是利用計算機及網絡技術實施的商業方法，其中包含許多技術特征，例如通過對商業方法的技術性處理，采用沉降法，將商業方法方案的非技術特征部分下沉，使技術的部分顯露出來，從而達到用專利保護商業方法的目的。因此，對判斷此類申請是否屬于商業方法增加了難度，本文通過對實際案例的分析，對商業方法中的有關貨幣交易的案例進行了研究，進一步剖析判斷涉及貨幣交易的申請是否屬于商業方法的把握尺度。

二 、實際案例分析

【案例1】

權利要求：

1、一種在多方之間進行安全交易的方法，所述方法由第一計算機設備執行，包括：

（1）從第二計算機設備接收一個證書；

（2）從所述第二計算機設備接收一個承諾書；

（3）使用所述證書驗證所述承諾書；

（4）從所述第二計算機設備接收一個具有貨幣特征和類型特征的安全交易令牌；

（5）使用在所述承諾書內的信息驗證所述安全交易令牌。

其中，所述安全交易令牌符合Payword規范；所述承諾書至少包括鏈信息；所述鏈信息包括數據：{鏈ID，鏈值，鏈類型，根部值}，所述鏈ID是每個交易方的鏈的唯一ID；所述鏈值是每個安全交易令牌payword表示的值；所述鏈類型是指如何對待相關鏈值的指令，至少包括請求、同意、拒絕和確認四個典型類型/指令；所述根部值是在所述安全交易令牌payword鏈里的第一個payword。

說明書中對該方案的舉例：為了啟動一個使用安全交易方式涉及$x價值的采購請求，商家發出一個交易令牌，其包括請求鏈的一個或多個Payword單元，表示$x價值。例如，在商家的系統內有3個請求鏈：一個$0.1鏈，其中每個單元表示$0.1；一個$1.0鏈，其中每個單元表示$1.0；一個$10.0鏈，其中每個單元表示$10.0。為了請求一個價值$23.5的新采購，商家將采購訂單連同請求交易令牌一起發送給經紀人，包括a+5個$0.1請求鏈的Payword單元、b+3個$1.0請求鏈的Payword單元、以及c+2個$10.0請求鏈的Payword單元的組合，即（a+5個$0.1）+（b+3個$1.0）+（c+2個$10.0），其中“a”、“b”和“c”分別是在各個鏈里最后使用的Payword單元的指標。一旦收到采購訂單，經紀人驗證請求令牌（即來自請求鏈的Payword單元的組合，從商家提供的承諾書，請求鏈的信息已為經紀人所知），如果請求令牌沒有問題的話，將采購訂單連同請求交易令牌一起發送給產品供應商，請求交易令牌包括一個它自己的適當總價值（有或者沒有加價或降價）的請求Payword單元。

案例1用于電子商務交易，所用的“安全交易令牌”具有貨幣特征。申請人聲稱要解決的技術問題是：既能保證交易的安全性，又能確保計算機的計算量處于合理水平。其中使用了公共密鑰驗證和Payword小額電子支付協議組合而成的驗證技術。本案判斷的難點在于權利要求1中包含了眾多的技術特征，那么這些眾多的技術特征是否構成技術手段呢？

觀點一：本發明解決的技術問題是提供一種在多方之間進行安全交易的方法，實現散列技術和公鑰基礎結構技術的結合使用，能夠解決“確保交易過程的安全性并提高效率”的技術問題，進而構成技術手段并具有相應的技術效果，因此屬于《專利法》第2條第2款規定的專利保護客體。

觀點二：權利要求1采用了公知技術手段，但是沒有解決技術問題，沒有獲得技術效果。利用公共密鑰PKI驗證和Payword小額電子支付協議相結合組成的驗證方法，在現有技術中已經存在，屬于公知的技術手段；且使用上述兩個協議相結合的驗證方法，已經能夠解決申請人聲稱的“既能保證交易的安全性，又能確保計算機的計算量處于合理水平”的問題。從說明書中實施例可以看出，該申請中所述的安全交易令牌，實際上是通過交易金額作為交易方們商討交易定價所用的工具，其內容是一種商業需要，是由交易方設定的，屬于人為定義的商業手段。由此可以判斷包括了多個技術特征的權利要求1的方案并沒有解決技術問題也沒有產生相應的技術效果，因此其方案不構成專利法意義上的技術方案。

對于此案，通過檢索，發現現有技術中具有大量使用公共密鑰PKI驗證和Payword小額電子支付協議相結合而成的驗證方法來進行商業交易的內容，由此認定該申請所聲稱的技術問題客觀上已經解決；在此基礎上，分析案例1的整體方案，其雖然具有眾多的技術特征，但卻屬于本領域技術人員所公知的技術特征，均不能構成專利法意義上的技術手段。觀點二考慮到了現有技術對整體方案的影響，是相對合理的判斷思路，也即該權利要求不符合專利法第2條第2款的規定。

【案例二】

權利要求：

1、一種基于云幣的層次式云端計算系統激勵方法，其特征在于采用一種基于云幣的可信賴“端”節點激勵機制，通過采用命名為云幣的虛擬貨幣來刺激節點積極地提供服務，具體實施方法如下：

（1）當端節點首次加入云端計算環境時須在系統管理員處注冊，由系統管理員以獎勵方式分配給該節點少量云幣并存儲于云核心層或云內層節點上的節點賬戶內，作為節點在系統中活動的啟動資金；

（2）當節點愿意接受某一次服務請求，并按約定成功完成了任務則將獲得約定數量的云幣，并存入節點賬戶內；如果失敗將相應的扣除比約定獲取的數量要少的云幣作為懲罰；

（3）在云端計算環境可能存在著兩種服務，一種是免費服務，節點在獲取服務時需要出示其所擁有的云幣數量，以此作為獲取服務的優先級設置依據；另一種是付費服務，節點在獲取服務時需要支付相應數量的云幣。

擁有云幣數量越多的節點享受免費服務的時候可獲得優先服務，系統管理員在某一段時間內接收到來自多個用戶不同類型服務的請求時，按照節點擁有云幣數量將節點編入m個優先級隊列，對于隊列i中的請求，則以其發出服務請求的先后次序即先來先服務策略來排隊。

設定相應的衰減因子μ，0

當節點希望獲取需付費的服務時，需要支付相應數量的云幣時，通過由系統管理員統一管理的賬戶進行轉付即可，采用下述方法來實現云端計算環境中的分布式支付行為；當節點在系統管理員進行注冊時，系統管理員將給節點頒發一張支付證書Certificate，內容如下所示：式中Sign是對證書內容用系統管理員的私鑰進行簽名，SKadmin是系統管理員的私鑰，ID是節點的用戶標識，PK是其公鑰；Fund是該節點的帳戶資金，獲得支付證書的節點即擁有創建云幣的權利，administrator是指系統管理員。

節點首先任選一個隨機數rn，對其進行多次散列運算：

是對隨機數rn進行散列運算，由此構成序列鏈，是該鏈的根；即為支付的云幣面額，如果i=5，表示做5次hash運算，即為5個云幣單位；利用散列函數的單向性特征使得反向運算在計算上是不可行的，當節點A因為獲取了節點B的服務而必須支付云幣時，其將r0和支付對，其中，簽名后發送給B，這就成為一次支付行為，支付的云幣CCAB內容如下：式中SKA是節點A的私鑰，CertificateA是節點A的證書，IDB是節點B的用戶標識；SN是本次支付序列號，序列號使得節點B不能偽造節點A支付給他的電子貨幣。

分析與討論

案例2的權利要求1要求包含一種基于云幣的層次式云端計算系統激勵方法，其中涉及一種虛擬貨幣“云幣”；說明書中聲稱的其要解決的問題是：“云端計算系統中端節點因加入和退出云端計算環境的動態隨機性引起的諸如行為不可靠、服務質量難保證”。通過分析，確定該權利要求中包含的技術特征有：“支付證書”、“私鑰簽名”、“散列函數”等。

觀點一：是技術方案

理由：權利要求1中采用了“支付證書”、“私鑰簽名”和“散列函數”，這些技術不但實現了云幣使用者身份的確認、云幣的制造以及支付行為的實施，是本方案的重要構件，而且對云端計算系統的性能和結構帶來了改進。在這些技術的聯合保障下，云端計算系統中云外層的端節點才能積極、穩定、誠實地提供自身的資源以完成分配的任務，讓端節點能夠發揮盡可能大的作用，并促使系統達到不斷優化的目標。

觀點二：不是技術方案

權利要求1的方案實質上是采用了人類社會中“按勞計酬”的思想，通過采用命名為基于云幣的虛擬貨幣來刺激節點積極地提供服務，促使端節點穩定、誠實地提供自身的資源以完成分配的任務，從而讓云外層的端節點能夠發揮盡可能大的作用。顯然，“按勞計酬”屬于人類社會經濟活動中的一個普遍準則，利用的是人類社會活動的規則，而非自然規律、自然力。為了實現“按勞計酬”的激勵手段，權利要求1的方案借助了現有技術中的“支付證書”、“私鑰簽名”、“散列函數”，這些特征屬于技術特征，但是這些技術特征屬于現有技術中的公知技術，且這些技術特征僅僅是為了幫助實現利用虛擬云幣按勞計酬的激勵手段，并未對云端計算機系統的性能和結構帶來改進。權利要求1要解決的問題實質上是通過激勵規則來保證用戶行為的穩定，屬于組織管理的問題，而非技術問題；采用的手段，基于“按勞計酬”的思想設置一種激勵規則，并非受自然規律約束的技術手段；獲得的效果是用戶行為的穩定，屬于有效激勵后的管理效果，并非符合自然規律的技術效果。

筆者認為，盡管案例2中加入了許多技術特征，如“支付證書”、“私鑰簽名”、“散列函數”等，但本領域技術人員可知，這些技術特征均是在具體實現中涉及支付操作時為了保障支付安全所公知的手段，并未對云端計算機系統的性能和結構帶來改進，方案整體上是利用人類社會中“按勞取酬”機制激勵端節點持續提供服務，因此并未采用技術手段。對于其解決的問題，實際上是現有技術中端節點不能被黏著在云計算系統中提供穩定的服務，該問題是由于端節點沒有意愿持續提供服務而非某種技術性的原因所導致，不是技術問題；所達到的效果是使端節點穩定、誠實地提供自身資源以完成分配的任務，也不是技術效果。因此，筆者認為觀點二更加合理，即該權利要求不符合專利法第2條第2款的規定。

三、 思考與分析

以上是以通信領域中涉及的具有交易貨幣特征且屬于商業方法的案例來進行討論和分析，對于此類具有交易貨幣特征的案件，其共同點在于：（1）應用于商業領域上，具體到通信領域，其涉及電子商務、在線支付等具體領域；（2）其中包含的部分技術特征具有貨幣特性，且該貨幣特性均不是技術特征；（3）權利要求中均包含通信領域中的技術特征，且均與人為制定的規則緊密結合，并且二者不容易被剝離。

通過對上述案例的分析，筆者發現，對于所要解決的問題的判定，首先，由于申請人也知曉純商業方法是不被保護的，其往往在撰寫申請文件時聲稱解決的問題是一個具有技術性的問題。因此，對于發明所要解決的問題的判斷，是不能僅從說明書文字記載的部分來認定的；同時，所要解決的問題的判斷是不能脫離技術方案的其他兩個要素，即技術手段和技術效果。對于技術手段，由于此類申請中包括技術特征，要對該技術特征是否能夠構成技術手段進行判斷，需要從本領域技術人員的角度出發。若對相關技術不熟悉，可對其涉及的技術特征進行檢索，根據現有技術中已有的公知特征來判斷，由此進一步明確解決了哪些問題和是否達到預期的效果?？梢?，對于此類案件，應當依據《專利法》第2條第2款的判斷標準進行把握，從整體上進行三要素的分析，單純地從其解決的問題和效果出發去判斷是很難準確有效的判斷出方案是否具有技術性的。

云計算的技術特征范文第3篇

【關鍵詞】云計算計算機安全防護措施

云計算背景下的計算機在功能上有了拓展，在計算機為人們提供方便的同時，也帶來了很大的信息安全風險。解決這些方面的安全問題就成為云計算發展的重要課題，在當前的計算機安全問題上還相對比較突出，要能從實際出發，對這些安全問題加以針對性的解決。

一.云計算的特征體現和計算機安全問題分析

1.1云計算的特征體現分析

云計算的技術應用是在近幾年開始的，其主要是依靠著互聯網技術作為依托，進而來提供相應的服務，以及在交互模式的作用上能夠得到充分的發揮。云計算技術在當前之所以能夠得到廣泛的應用，就是因為其自身有著鮮明的優勢發展特征，這些特征主要體現在能有效實現資源共享[1]。由于云計算是多種資源的結合體，能夠為用戶提供多方面的服務，滿足其實際的需求。另外，云計算自身的收縮性以及擴展性的特征也有著比較鮮明的呈現，在對云計算應用過程中，能有效結合實際進行資源的再分配，這樣就對云計算資源配置效率能得到有效提升。除此之外，云計算的按需付費以及訪問多樣化的特征也比較突出，能夠通過手機以及平板電腦等進行多樣化的訪問，還能有效實現按需付費的目標，能夠對用戶的使用成本得到有效降低。

1.2云計算環境下計算機的安全問題分析

云計算環境下的計算機的安全問題也是比較突出的，主要體現在數據的安全層面。在云計算背景下數據的傳輸以及存儲的過程中，由于其存儲空間比較大，在信息的實際傳輸過程中，就比較容易受到黑客的攔截，或者是病毒的傳播等，對信息系統造成嚴重的威脅。在對信息數據存儲過程中，也會存在著信息的存儲以及共享等方面的安全風險[2]。這些都是在云計算環境下面臨的比較主要的安全風險問題。再者，云計算下計算機的用戶訪問權限的管理安全問題方面。對云程序的軟件進行應用下，能有效實現檢索以及瀏覽的功能，但在進入權限方面有著相應的設置，但不管是哪種方式管理，都會給黑客帶來很大的誘惑，這就比較容易讓黑客利用相關的漏洞來對資料進行訪問，對信息造成破壞等。另外，從計算機的網絡取證的安全問題上也比較突出。在這一問題上主要是由于計算機網絡安全的問題比較突出，并且短時期內不能有效解決，由于網絡環境的開放性，就比較容易造成網絡安全的取證較為困難。對于這些方面的問題要能充分重視，從多方面對安全問題進行分析，針對性的進行解決。

二、云計算環境下的計算機安全防護措施

第一，從元計算環境下的計算機安全進行保障，就要注重多種措施的實施。要對云計算的業務定位加以明確化，并要從法律層面進行嚴格的規范。云計算所包含的業務類型比較多樣化，這就需要對云計算的業務有明確化的定位，將完善的市場準入制度以及監管制度進行構建，對云服務的發展進行保障。通過相關的法律法規的建設進行加強和完善，對云計算下的計算機業務進行防護。第二，加強對計算機穩定數據安全的保護，這就需要對云計算的運營商在數據的加密保護工作上進行加強和完善。在對數據的讀取過程中，通過密碼的加密處理，就能將信息數據的安全性得到有效保障。再有是對計算機的數據存儲安全性得到充分加強，通過虛擬存儲的方式以及在實名注冊的方式上進行加強防護，這些措施的實施都能對計算機的安全性得到保證。第三，對云計算下的計算機用戶權限的管理進行加強，以及從網絡取證的措施上進行優化。要能通過多種驗證方式加以應用，避免系統的漏洞出現，通過設置安全措施對用戶權限要加強檢測，對比較敏感的操作要充分注重按照規范進行操作[3]。而在網絡取證方面，云計算服務提供方以及用戶要能在相關的義務方面有詳細的了解。只有在這些基礎工作上得到了加強，才能有利于計算機安全的保障。第四，加強云計算下的計算機安全還要能將技術監控的水平不斷提升，要能在相關業務的分析能力上進行強化，構建完善有效的技術監控體系，對審計系統以及定位系統的建設，為計算機的安全提供良好的發展平臺，為網絡的安全性提供良好保障。再有就是從制度的建立上進行完善化，在這些方面得到了加強，才能保障計算機的安全。

三、結語

總而言之，云計算環境下的計算機安全保證措施的實施，要從實際出發，保證措施實施的科學有效性。只有在計算機的安全上得到了保證，才能真正的促進相關產業的發展，對實際的需求才能得到有效滿足。此次主要從多方面對計算機安全問題和措施進行了探究，希望能通過此次理論研究，對解決實際問題起到促進作用。

參考文獻

[1]羅擁華,邱尚明,姚幼敏.云計算背景下計算機安全問題及對策[J].電子制作.2015(14)

[2]紀凌,談良.云計算背景下計算機安全問題及應對方法分析[J].電子技術與軟件工程.2014(03)

云計算的技術特征范文第4篇

關鍵詞：云計算；智能監控；安全防護；技術；研究

智能安防監控系統是保證人民生命財產安全的重要跟蹤系統。安全防護問題隨著我國經濟的發展應該越來越被重視。文章將從智能監控的研究背景出發，深入探討智能安防監控視頻跟蹤系統如何在云計算的平臺中得以發揮重要作用。

1智能監控發展現狀

在信息化技術不斷提高的背景下，智能監控技術也有了巨大的發展；目前，該技術已經廣泛應用于各大領域，其中包括工業生產、生活社區、交通要道等地方，為防止生產安全問題造成員工傷亡、居民社區發生刑事案件、道路出現擁堵和交通事故起到了關鍵性作用。在監控過程當中，對監控目標的實時跟蹤成為了視頻監控中較為重要的環節，因為只有這樣，才能最快最準時的發現犯罪目標或者是受害人，從而把受害方的損失降低到最小。準確的追蹤位置是需要攝像機進行焦距放大的，如果焦距不能進一步擴大，對于監控目標的身體特征就沒有辦法觀察仔細，之后的行動也會造成阻礙。然而，就目前來說，智能視頻監控系統對目標的即時跟蹤和焦距放大方面都是遠遠不夠的，需要技術人員努力跟進，利用云計算來不斷更新智能監控系統技術，從而使得智能監控能夠擴大監控時間，在焦距上能夠成功識別目標主要特征，進而能夠保證以后的工作順利進行。

2云計算發展現狀

云計算是一種新型的信息化技術，于2007年被首次提出。簡單來說它是三種計算模式的結合，并行化、網格式和分布式三種運算方式結合在一起形成了云計算這種新的運算方法。云計算可以為監控提供全方位的、透明的、隨時可以利用的計算數據和資源。另外，目前，云計算主要針對的對象主要就在于智能監控系統方面。云計算不同的編程模式、云共享和數據平臺為智能視頻監控提供了強大的技術支撐，并且這些領域衍生出了更多的開源技術構架和更多數據平臺，這就使得，云計算這種運算方法能夠在當前的現代科技領域（尤其在智能監控環節）占據相當大的比重。因為云計算逐漸發展成熟，被應用的領域較多，云計算發展較快的公司，比如谷歌，將這門技術運用到了倉庫數據管理、日志的有關分析和機器學習等方面，為該公司實現新技術的更快發展奠定了一定的基礎。云計算對多媒體領域的作用主要體現在視頻影像和圖片處理的方面。例如對視頻進行轉碼處理，視頻通過處理之后，呈現的影響就會更加清晰，并且在目標移動中也能夠實現準確追蹤和提取視頻中的重要信息；而對于視頻中截下的圖片，通過云計算的作用，可以更好的實現清晰化，進而能夠保證相關部門在確認目標的過程中，更加快速識別目標的主要特征。

3云計算對監控技術的作用

3.1在圖片處理中的作用在視頻監控的過程中，有關部門有時候會在目標出現時按下暫停鍵，比起視頻的轉瞬即逝，圖片的證據似乎更加有力，但是視頻截下的圖片是模糊的，無法清晰辨認出目標的主要特征，這個時候，就需要通過云計算的簡單解碼，從而實現圖片處理。對圖片進行轉碼是提升系統準確性的重要方式。云計算提供有關的函數計算方法，進而使圖片經過數字化處理之后，將自身關鍵的內容提取出來，目標中的人像特征相比處理之前更加明顯，圖片處理就算是基本完成了。

3.2在視頻處理中的作用在視頻監控的系統中，對運動目標的觀察和鎖定是監控的重要環節。而在這個過程中，技術人員應當適時進行處理，處理的內容主要是周圍環境中的干擾內容，比如在交通監控中，視頻中十分吵鬧的汽笛聲；相似于目標的其他運動物品；光線變幻對視頻監控的干擾等。云計算中的視頻處理系統，將視頻數據的重新歸類，并且將數據進行解析為適合的鍵值，這樣，把視頻內容轉化為理想數據，更好的避免外界干擾和視頻目標的清晰化。云計算提出的目標核心算法，是對傳統算法的發展和進步，但是，由于對目標的追蹤技術只是視頻監控的最基礎環節，所以在視頻處理過程中，還應該在云計算的基礎之上，研究其他的運算方法并逐漸優化。

3.3云計算的意義云計算模式也改變了近幾年以來國內信息技術領域的低谷狀態，開拓了新型的云計算模式和云服務系統，也進一步提升了國家的先進生產力。不同于傳統的運算模式，云計算是基于目標跟蹤算法來實現云計算和視頻解析處理的。在監控信息繁復較多的情況下，云平臺的解碼方式，將視頻分為關鍵的幾個節點，從而幫助監控系統順利觀察運動目標的情況。另外，針對監控視頻存在的情況，云技術的普及運用能夠為安全防護監控提供更加直觀清晰的數據。

4結束語

當前智能安全防護已成為全體國民都關心的問題，在這樣的背景下，有關部門應當及時跟進系統技術，實現監控的優化，而技術人員也應當積極引用云計算這一新興科技成果，使得安全監控視頻的質量得以提高，監控力度變大，使安全隱患無所遁形，減少安全事故的發生次數，進而更好的維護大眾利益。

參考文獻：

[1]高俊祥.智能視頻監控中目標的檢測與跟蹤[D].北京:北京郵電大學,2011.

云計算的技術特征范文第5篇

關鍵詞：點云 配準 法向量特征

中圖分類號：P258 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（c）-0134-03

三維激光點云數據的自動配準是解決多站點下對同一目標掃描所得的三維激光掃描數據的拼接問題。點云配準按是否有人工干預可分為手動配準和自動配準，手動配準效率較低其精度也不穩定，目前研究較多的是自動配準方法[1]。點云自動配準一般可概述為4個步驟：（1）匹配基元的選?。唬?）相似性測度；（3）對應關系確定；（4）坐標轉換。在點云自動配準中，配準的關鍵在于匹配基元的選取，匹配基元反應的是點云的特征點或者屬性，它應該具有單一性、穩定性和可區分性。

目前點云自動配準算法研究中，用到的匹配基元有特殊點，如，角點、曲率最大點等；還有使用線特征或者面特征等[2]。這些方法有些過程需要人工干預或者最終精度不太理想。該文研究一種基于點云法向量特征的配準方法，該方法可實現點云的全自動配準，且配準結果具有較高的精度。

1 特征提取

法向量特征是利用目標點p在半徑為r的鄰域內的點構建一個協方差矩陣，通過求取協方差矩陣的特征值和特征向量，取最小的特征值對應的特征向量作為p點在該鄰域下的法向量。

在每一幅點云數據當征點的數量只占很小的一部分，提取特征點后點的數量將大大減少，對于后續匹配點對的搜索、轉換矩陣的求解等操作將大大提高效率。因此，需要對待配準的點云數據進行處理，獲得其特征點集。根據目標點p的鄰域法向量設計一個關鍵點獲取方法。首先構建目標點及其鄰域內點的協方差矩陣，即：

（1）

（2）

其中，k為目標點p在半徑為r的鄰域內點的數量；pi為鄰域內的點；為該鄰域的質心；λi為所構建的協方差矩陣的特征值；υi為λi對應的特征向量。以最小的特征值所對應的特征向量為p點在該鄰域下的法向量n。

計算點p在不同半徑r1、r2（r1≠r2）的鄰域下的方向量，然后根據方向量之間的夾角約束選擇。由于在不同的半徑下鄰域曲面的變化程度不同，因此兩個方向量之間必然存在角度偏差，且角度偏差越大，表示曲面變化越劇烈。通過計算兩個法向量之間的夾角余弦，并根據設定的閾值提取特征點，即：

（3）

設待配準的兩個點云數據分別為源點集P和目標點集Q，利用上述特征點提取方法對兩點集中的特征點進行提取，構成特征點集Pt和Qt。

2 拼接方法

2.1 匹配點對獲取

點的特征描述是尋找特征點、集中點的對應關系的重要依據，豐富的幾何特征描述不僅可以提高特征點之間的區分度，同時也提高算法的穩健性。該文設計3種幾何特征的描述方法，實現特征點集中的點的初始匹配。以點集Pt為例設計如下特征描述方法。

（1）以點集Pt中每個點pti的兩鄰域內法向量夾角的余弦值作為第一種特征量，記為：

（4）

（2）計算點集Pt中每一個點pti在源點集P中，以pti為原點r為半徑的球形鄰域內所有點的質心pti，以該點到其鄰域質心的距離作為第二種特征量，記為：

（5）

（3）以點集Pt中每個點pti與該點鄰域質心之間連線和其法向量ni的夾角余弦作為第三種特征量，記為：

（6）

對于特征點集Pt中的每個點pti，根據3個特征量搜索其在特征點集Qt中的對應點。設置如下3個條件，當兩點滿足這3個條件時，則將其判定為同名點，即：

≤ （7）

≤ （8）

≤ （9）

通過上述3個條件可以初步確定特征點之間的對應關系，構建對應點集。但是由于點云本身存在一些相似區域，因此不可避免地存在一對多的對應關系，為了提高配準的精度和效率需要將錯誤的對應關系剔除。該文利用RANSAC算法剔除錯誤對應關系，具體過程為，首先從得到的對應關系集M中隨機抽取一個大小為n（n≥3）的樣本子集S，根據樣本S求出一個參數模型（在此參數模型指源點集和目標點集之間的轉換矩陣）；然后用該模型去測試總樣本集中所有的對應關系，如果其中源點和目標點經模型變換后的距離偏差小于設定閾值，t認為該對應關系屬于模型內樣本，如果有足夠多的對應關系歸類為模型內樣本，那么估計的模型就足夠合理；再用所得到的模型內樣本重新估計模型；最后通過模型內樣本和模型的錯誤率來評估模型。重復執行以上步驟，每次產生的模型要么因為局內點太少而被舍棄，要么因為比現有的模型更好而被選用。直到迭代次數達到設定值則迭代結束，最后得到的模型內的對應關系則是剔除錯誤后的對應關系。

2.2 精確拼接

在獲得初始匹配參數后就可以對點云進行初始拼接，拼接后的點云已具有滿足ICP算法對初始位置接近的要求。傳統的ICP算法主要是對配準的點云數據使用最小二乘算法進行迭代計算，最后使得拼接誤差滿足要求為止。在選取最近點時，直接選取兩點云中歐式距離最近的兩個點作為最近點，這樣做的后果是一旦出現錯配點則會導致迭代計算不收斂的情況[3]。該文選用改進ICP算法的做法是在選取最近點時，對于點云P中選取的任意一點，先求出在另一點云Q中與其歐式距離最近的4個點，然后計算這4個點構成的鄰域空間的重心，將重心點作為與點云P中所選取點的最近點。例如點集Pt中任意一個點Pti，其在點集Qt中歐式距離最近的4點qt1、qt2、qt3、qt4，這4點所構成的四面體中心qi為：

（10）

改進ICP算法的基本步驟如下。

（1）求取匹配點集Pt上每一點在中的歐氏距離最近的4個點，并計算這四點所構建的四面體的重心。

（2）運用最小二乘法計算配準參數，其中平移矩陣為Rs+1和Ts+1旋轉矩陣為，第ds和ds+1表示第S和s+1次迭代后得到的配準參數。

（11）

（3）將得到的參數應用于點集Ps。

（12）

（4）檢測結果是否滿足設定條件，不滿足則重復以上步驟，否則停止迭代。

3 實驗

該文在Visual Studio 2013平臺上，利用OpenGL函數庫實現算法和顯示界面。實驗采用數據為斯坦福大學的Bunny數據，Bunny數據是包含10個視角的點云數據，如圖1所示，在數據中抽取0°和45°視角的兩個點云數據進行初始配準和精確配準。

圖2所示為0°Bunny數據和45°Bunny數據的配準結果，圖2為利用兩點云的法向量特征M行初始配準的結果，可以看出兩點云的初始配準位置比較精確，可以滿足ICP配準算法的初始位置要求。圖3為兩點云精確配準后的結果，可以看到邊角的分叉消除，兩點云完全重合在一起。

4 結語

該文主要對點云數據的配準技術進行研究。給出了一種基于法向量特征的點云數據自動配準方法。該方法不需要附加任何關于儀器的位置或角度信息，也不需要人工選取特征點，僅利用點云數據自身所具有的幾何信息進行匹配。通過構造特征點局部區域的法向量特征獲得兩點云數據的特征點集合，根據剛體變換下的不變量特點，引入角度約束和距離約束等匹配約束，獲得兩特征點集中的匹配點對與初始配準參數。最后利用鄰域空間的重心作為最近點參與ICP算法的迭代運行，避免了當出現錯配點時則迭代計算不收斂的情況，有效地提高了ICP算法的穩定性。通過實驗證明該方法具有有效性和精確性。

參考文獻

[1] 姜如波.基于三維激光掃描技術的建筑物模型重建[J].測繪通報，2013（S）：80-83.