云计算的技术特征

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云计算的技术特征范文第1篇

关键词云计算；呼叫中心；油田；应用

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）12-0165-01

就当前的信息技术发展状况而言，可谓一日千里。单纯对云技术展开考察，可以发现从2009年到2013年期间，云技术完成了其从理论逐步走向实践应用的过程，即便是这个渗入的过程，其也仍然为全球带来了超过8000亿美元的新业务收入，并且相关统计表明，在中国经济环境下，云计算同样带来了大约590亿美元的新净业务收入。由此可见其生命力之旺盛不容忽视，而在油田工作环境下的呼叫中心建设方面，云技术同样发挥着重要的推动作用。

1基于云计算的呼叫中心技术特征

对于云计算（Cloud Computing）的概念界定，在学术界中存在有多种版本，其中美国国家标准与技术研究院（NIST，National Institute of Standards and Technology）将其定义为一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。这种对于云计算的概念界定只是从经济和实现的角度对其展开了必要的说明，虽然对于更深一步展开对于云计算的了解有所帮助，并且也成为了当前收到认可最多的云计算概念，但是随着云本身的发展，这种描述已经不足以支持目前的技术环境认知。

维基百科中收录的云计算概念为“是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。”这种表达方式从根本上点明了云计算对于当前社会应用的根本价值，这种价值同样在呼叫中心应用环境下有着极强的体现。云计算通过互联网，打造了一个从逻辑层面看更为完善的高聚集程度的工作环境，于此同时允许这个逻辑层面上高聚集的环境中的诸多资源在物理层面实现分散。如果单纯从计算能力的角度看，云计算实际上是将分散于不同地理位置和网络中的多个计算力量聚集在同一个逻辑环境中。而如果将云计算技术放置于呼叫中心这种特殊的应用环境中，则云计算会进一步衍生出更为广泛的表现形式，即在资源的认识层面更为广泛，将呼叫所需要的诸多资源都聚集在一个逻辑环境中，甚至在对资源的考量方面，也将人力资源纳入到资源的范畴中，实现完全技术云计算的呼叫中心实现。

从技术层面看，基于云技术的呼叫中心本身是基于IP化的，这种基于IP的资源逻辑聚集，使得呼叫中心在资源层面上有着更好的聚合表现。并且以计算机作为基础的呼叫系统，本身能够实现更多的功能，包括借由互联网支持的文字以及语音等多种交互方式，并且随着通信带宽的进一步完善以及移动端的功能加强，视频也必然会出现在呼叫业务中，这些都有赖于云计算技术为相应的呼叫无业调动相应的资源予以支持。

2基于云计算的呼叫中心业务发展特征以及趋势分析

通过对云计算相关概念以及其技术优势的深入分析，结合当前呼叫中心的主要应用和服务宗旨，可以发现，云计算技术在该领域中的参与，必然极大地成为了推动呼叫中心技术发展并且实现进一步转型的重要力量。

依据当前的发展状态，可以对未来的呼叫中心发展趋势做出更深一步的理解，而这种对于趋势的判断，也必然会在一定程度上进一步成为油田工作环境中重要的推动力量。

2.1 优化资源利用

对于资源的优化利用，是云计算最为基本的职能之一。但是在油田呼叫中心工作环境之下，这种职能又呈现出与众不同的特征。基于广义的资源概念，云计算可以实现数据存储以及处理和人力资源的分布部署，这种状态对于面向社会的呼叫中心而言意义更为明显，即可以将数据存储和处理功能放在相对发达的区域，借数据枢纽的地位实现逻辑上的便利，而同时在二三线城市召集客服人员团队，实现对于人力资源成本的优化利用。这种优势虽然对于油田工作环境而言并不明显，但是这种分布部署的优势仍然存在，这就给予了呼叫中心更大的部署自由，既能够将数据中心放置于更为专业的保护环境中，而将人员放置于更便于实现人力资源管理的环境中。云计算完全可以通过这种方式实现对于优化管理工作的支持。与此同时，从资源的利用角度看，无论是数据的优化存储，还是人工智能分析功能的实现，都会对计算能力产生巨大的需求，这也有赖于云计算技术的参与。更为重要的在于，对于通信系统中通信资源的配给，也同样能够通过云计算技术得到优化。这些都能够极大地提升整个呼叫中心系统的资源利用效率，对于缩短呼叫响应时间、提升呼叫服务质量都有着毋庸置疑的积极意义。

2.2 智能化数据分析以及多媒体通信的实现

云计算技术为呼叫中心赋予了更强的计算能力，因此可以帮助整个服务系统实现更为强劲的数据分析能力，并且在进行数据查询的时候，也必然可以实现更为及时的数据获取。从这个角度看，人工智能在呼叫系统中的出现势在必行。人工智能的出现和数据的更加深入分析和加工，重点在于通过呼叫客服向呼叫发起放提供更全面和及时的服务，在呼叫发起的过程中，首先相关网络可以通过呼叫发起方的自身特征，诸如接入端特征（固话或者移动端，手机或者电脑）、接入端地理位置（位于某一个工作组）等相关属性，对于呼叫发起方的身份进行初步的推断，并且将相关数据第一时间呈现给呼叫服务人员，方便其展开进一步的精准服务。并且随着接入端本身功能的强大与发展，包括图片以及视频等在内的数据格式都会成为将来呼叫的内容，这些多媒体数据在油田工作环境中可以用于包括油田工作环境以及相关设备维护、人力资源管理优化等工作的重要支持力量，必然会在未来的油田环境中发挥着不容忽视的积极作用。

3结论

呼叫中心云平台的建设，可以为电信运营商节能降耗，大大降低运维成本，提高服务效率，同时为后续应用的快速部署和共享资源池的建设提供了必要条件，对提高用户感知和服务水平起到积极的作用，进一步促进我国石油产业的繁荣发展。

参考文献

云计算的技术特征范文第2篇

在通信领域所涉及的实际案例中，涉及商业方法的申请往往不是单纯的以商业方法为主题，而是利用计算机及网络技术实施的商业方法，其中包含许多技术特征，例如通过对商业方法的技术性处理，采用沉降法，将商业方法方案的非技术特征部分下沉，使技术的部分显露出来，从而达到用专利保护商业方法的目的。因此，对判断此类申请是否属于商业方法增加了难度，本文通过对实际案例的分析，对商业方法中的有关货币交易的案例进行了研究，进一步剖析判断涉及货币交易的申请是否属于商业方法的把握尺度。

二 、实际案例分析

【案例1】

权利要求：

1、一种在多方之间进行安全交易的方法，所述方法由第一计算机设备执行，包括：

（1）从第二计算机设备接收一个证书；

（2）从所述第二计算机设备接收一个承诺书；

（3）使用所述证书验证所述承诺书；

（4）从所述第二计算机设备接收一个具有货币特征和类型特征的安全交易令牌；

（5）使用在所述承诺书内的信息验证所述安全交易令牌。

其中，所述安全交易令牌符合Payword规范；所述承诺书至少包括链信息；所述链信息包括数据：{链ID，链值，链类型，根部值}，所述链ID是每个交易方的链的唯一ID；所述链值是每个安全交易令牌payword表示的值；所述链类型是指如何对待相关链值的指令，至少包括请求、同意、拒绝和确认四个典型类型/指令；所述根部值是在所述安全交易令牌payword链里的第一个payword。

说明书中对该方案的举例：为了启动一个使用安全交易方式涉及$x价值的采购请求，商家发出一个交易令牌，其包括请求链的一个或多个Payword单元，表示$x价值。例如，在商家的系统内有3个请求链：一个$0.1链，其中每个单元表示$0.1；一个$1.0链，其中每个单元表示$1.0；一个$10.0链，其中每个单元表示$10.0。为了请求一个价值$23.5的新采购，商家将采购订单连同请求交易令牌一起发送给经纪人，包括a+5个$0.1请求链的Payword单元、b+3个$1.0请求链的Payword单元、以及c+2个$10.0请求链的Payword单元的组合，即（a+5个$0.1）+（b+3个$1.0）+（c+2个$10.0），其中“a”、“b”和“c”分别是在各个链里最后使用的Payword单元的指标。一旦收到采购订单，经纪人验证请求令牌（即来自请求链的Payword单元的组合，从商家提供的承诺书，请求链的信息已为经纪人所知），如果请求令牌没有问题的话，将采购订单连同请求交易令牌一起发送给产品供应商，请求交易令牌包括一个它自己的适当总价值（有或者没有加价或降价）的请求Payword单元。

案例1用于电子商务交易，所用的“安全交易令牌”具有货币特征。申请人声称要解决的技术问题是：既能保证交易的安全性，又能确保计算机的计算量处于合理水平。其中使用了公共密钥验证和Payword小额电子支付协议组合而成的验证技术。本案判断的难点在于权利要求1中包含了众多的技术特征，那么这些众多的技术特征是否构成技术手段呢？

观点一：本发明解决的技术问题是提供一种在多方之间进行安全交易的方法，实现散列技术和公钥基础结构技术的结合使用，能够解决“确保交易过程的安全性并提高效率”的技术问题，进而构成技术手段并具有相应的技术效果，因此属于《专利法》第2条第2款规定的专利保护客体。

观点二：权利要求1采用了公知技术手段，但是没有解决技术问题，没有获得技术效果。利用公共密钥PKI验证和Payword小额电子支付协议相结合组成的验证方法，在现有技术中已经存在，属于公知的技术手段；且使用上述两个协议相结合的验证方法，已经能够解决申请人声称的“既能保证交易的安全性，又能确保计算机的计算量处于合理水平”的问题。从说明书中实施例可以看出，该申请中所述的安全交易令牌，实际上是通过交易金额作为交易方们商讨交易定价所用的工具，其内容是一种商业需要，是由交易方设定的，属于人为定义的商业手段。由此可以判断包括了多个技术特征的权利要求1的方案并没有解决技术问题也没有产生相应的技术效果，因此其方案不构成专利法意义上的技术方案。

对于此案，通过检索，发现现有技术中具有大量使用公共密钥PKI验证和Payword小额电子支付协议相结合而成的验证方法来进行商业交易的内容，由此认定该申请所声称的技术问题客观上已经解决；在此基础上，分析案例1的整体方案，其虽然具有众多的技术特征，但却属于本领域技术人员所公知的技术特征，均不能构成专利法意义上的技术手段。观点二考虑到了现有技术对整体方案的影响，是相对合理的判断思路，也即该权利要求不符合专利法第2条第2款的规定。

【案例二】

权利要求：

1、一种基于云币的层次式云端计算系统激励方法，其特征在于采用一种基于云币的可信赖“端”节点激励机制，通过采用命名为云币的虚拟货币来刺激节点积极地提供服务，具体实施方法如下：

（1）当端节点首次加入云端计算环境时须在系统管理员处注册，由系统管理员以奖励方式分配给该节点少量云币并存储于云核心层或云内层节点上的节点账户内，作为节点在系统中活动的启动资金；

（2）当节点愿意接受某一次服务请求，并按约定成功完成了任务则将获得约定数量的云币，并存入节点账户内；如果失败将相应的扣除比约定获取的数量要少的云币作为惩罚；

（3）在云端计算环境可能存在着两种服务，一种是免费服务，节点在获取服务时需要出示其所拥有的云币数量，以此作为获取服务的优先级设置依据；另一种是付费服务，节点在获取服务时需要支付相应数量的云币。

拥有云币数量越多的节点享受免费服务的时候可获得优先服务，系统管理员在某一段时间内接收到来自多个用户不同类型服务的请求时，按照节点拥有云币数量将节点编入m个优先级队列，对于队列i中的请求，则以其发出服务请求的先后次序即先来先服务策略来排队。

设定相应的衰减因子μ，0

当节点希望获取需付费的服务时，需要支付相应数量的云币时，通过由系统管理员统一管理的账户进行转付即可，采用下述方法来实现云端计算环境中的分布式支付行为；当节点在系统管理员进行注册时，系统管理员将给节点颁发一张支付证书Certificate，内容如下所示：式中Sign是对证书内容用系统管理员的私钥进行签名，SKadmin是系统管理员的私钥，ID是节点的用户标识，PK是其公钥；Fund是该节点的帐户资金，获得支付证书的节点即拥有创建云币的权利，administrator是指系统管理员。

节点首先任选一个随机数rn，对其进行多次散列运算：

是对随机数rn进行散列运算，由此构成序列链，是该链的根；即为支付的云币面额，如果i=5，表示做5次hash运算，即为5个云币单位；利用散列函数的单向性特征使得反向运算在计算上是不可行的，当节点A因为获取了节点B的服务而必须支付云币时，其将r0和支付对，其中，签名后发送给B，这就成为一次支付行为，支付的云币CCAB内容如下：式中SKA是节点A的私钥，CertificateA是节点A的证书，IDB是节点B的用户标识；SN是本次支付序列号，序列号使得节点B不能伪造节点A支付给他的电子货币。

分析与讨论

案例2的权利要求1要求包含一种基于云币的层次式云端计算系统激励方法，其中涉及一种虚拟货币“云币”；说明书中声称的其要解决的问题是：“云端计算系统中端节点因加入和退出云端计算环境的动态随机性引起的诸如行为不可靠、服务质量难保证”。通过分析，确定该权利要求中包含的技术特征有：“支付证书”、“私钥签名”、“散列函数”等。

观点一：是技术方案

理由：权利要求1中采用了“支付证书”、“私钥签名”和“散列函数”，这些技术不但实现了云币使用者身份的确认、云币的制造以及支付行为的实施，是本方案的重要构件，而且对云端计算系统的性能和结构带来了改进。在这些技术的联合保障下，云端计算系统中云外层的端节点才能积极、稳定、诚实地提供自身的资源以完成分配的任务，让端节点能够发挥尽可能大的作用，并促使系统达到不断优化的目标。

观点二：不是技术方案

权利要求1的方案实质上是采用了人类社会中“按劳计酬”的思想，通过采用命名为基于云币的虚拟货币来刺激节点积极地提供服务，促使端节点稳定、诚实地提供自身的资源以完成分配的任务，从而让云外层的端节点能够发挥尽可能大的作用。显然，“按劳计酬”属于人类社会经济活动中的一个普遍准则，利用的是人类社会活动的规则，而非自然规律、自然力。为了实现“按劳计酬”的激励手段，权利要求1的方案借助了现有技术中的“支付证书”、“私钥签名”、“散列函数”，这些特征属于技术特征，但是这些技术特征属于现有技术中的公知技术，且这些技术特征仅仅是为了帮助实现利用虚拟云币按劳计酬的激励手段，并未对云端计算机系统的性能和结构带来改进。权利要求1要解决的问题实质上是通过激励规则来保证用户行为的稳定，属于组织管理的问题，而非技术问题；采用的手段，基于“按劳计酬”的思想设置一种激励规则，并非受自然规律约束的技术手段；获得的效果是用户行为的稳定，属于有效激励后的管理效果，并非符合自然规律的技术效果。

笔者认为，尽管案例2中加入了许多技术特征，如“支付证书”、“私钥签名”、“散列函数”等，但本领域技术人员可知，这些技术特征均是在具体实现中涉及支付操作时为了保障支付安全所公知的手段，并未对云端计算机系统的性能和结构带来改进，方案整体上是利用人类社会中“按劳取酬”机制激励端节点持续提供服务，因此并未采用技术手段。对于其解决的问题，实际上是现有技术中端节点不能被黏着在云计算系统中提供稳定的服务，该问题是由于端节点没有意愿持续提供服务而非某种技术性的原因所导致，不是技术问题；所达到的效果是使端节点稳定、诚实地提供自身资源以完成分配的任务，也不是技术效果。因此，笔者认为观点二更加合理，即该权利要求不符合专利法第2条第2款的规定。

三、 思考与分析

以上是以通信领域中涉及的具有交易货币特征且属于商业方法的案例来进行讨论和分析，对于此类具有交易货币特征的案件，其共同点在于：（1）应用于商业领域上，具体到通信领域，其涉及电子商务、在线支付等具体领域；（2）其中包含的部分技术特征具有货币特性，且该货币特性均不是技术特征；（3）权利要求中均包含通信领域中的技术特征，且均与人为制定的规则紧密结合，并且二者不容易被剥离。

通过对上述案例的分析，笔者发现，对于所要解决的问题的判定，首先，由于申请人也知晓纯商业方法是不被保护的，其往往在撰写申请文件时声称解决的问题是一个具有技术性的问题。因此，对于发明所要解决的问题的判断，是不能仅从说明书文字记载的部分来认定的；同时，所要解决的问题的判断是不能脱离技术方案的其他两个要素，即技术手段和技术效果。对于技术手段，由于此类申请中包括技术特征，要对该技术特征是否能够构成技术手段进行判断，需要从本领域技术人员的角度出发。若对相关技术不熟悉，可对其涉及的技术特征进行检索，根据现有技术中已有的公知特征来判断，由此进一步明确解决了哪些问题和是否达到预期的效果。可见，对于此类案件，应当依据《专利法》第2条第2款的判断标准进行把握，从整体上进行三要素的分析，单纯地从其解决的问题和效果出发去判断是很难准确有效的判断出方案是否具有技术性的。

云计算的技术特征范文第3篇

【关键词】云计算计算机安全防护措施

云计算背景下的计算机在功能上有了拓展，在计算机为人们提供方便的同时，也带来了很大的信息安全风险。解决这些方面的安全问题就成为云计算发展的重要课题，在当前的计算机安全问题上还相对比较突出，要能从实际出发，对这些安全问题加以针对性的解决。

一.云计算的特征体现和计算机安全问题分析

1.1云计算的特征体现分析

云计算的技术应用是在近几年开始的，其主要是依靠着互联网技术作为依托，进而来提供相应的服务，以及在交互模式的作用上能够得到充分的发挥。云计算技术在当前之所以能够得到广泛的应用，就是因为其自身有着鲜明的优势发展特征，这些特征主要体现在能有效实现资源共享[1]。由于云计算是多种资源的结合体，能够为用户提供多方面的服务，满足其实际的需求。另外，云计算自身的收缩性以及扩展性的特征也有着比较鲜明的呈现，在对云计算应用过程中，能有效结合实际进行资源的再分配，这样就对云计算资源配置效率能得到有效提升。除此之外，云计算的按需付费以及访问多样化的特征也比较突出，能够通过手机以及平板电脑等进行多样化的访问，还能有效实现按需付费的目标，能够对用户的使用成本得到有效降低。

1.2云计算环境下计算机的安全问题分析

云计算环境下的计算机的安全问题也是比较突出的，主要体现在数据的安全层面。在云计算背景下数据的传输以及存储的过程中，由于其存储空间比较大，在信息的实际传输过程中，就比较容易受到黑客的拦截，或者是病毒的传播等，对信息系统造成严重的威胁。在对信息数据存储过程中，也会存在着信息的存储以及共享等方面的安全风险[2]。这些都是在云计算环境下面临的比较主要的安全风险问题。再者，云计算下计算机的用户访问权限的管理安全问题方面。对云程序的软件进行应用下，能有效实现检索以及浏览的功能，但在进入权限方面有着相应的设置，但不管是哪种方式管理，都会给黑客带来很大的诱惑，这就比较容易让黑客利用相关的漏洞来对资料进行访问，对信息造成破坏等。另外，从计算机的网络取证的安全问题上也比较突出。在这一问题上主要是由于计算机网络安全的问题比较突出，并且短时期内不能有效解决，由于网络环境的开放性，就比较容易造成网络安全的取证较为困难。对于这些方面的问题要能充分重视，从多方面对安全问题进行分析，针对性的进行解决。

二、云计算环境下的计算机安全防护措施

第一，从元计算环境下的计算机安全进行保障，就要注重多种措施的实施。要对云计算的业务定位加以明确化，并要从法律层面进行严格的规范。云计算所包含的业务类型比较多样化，这就需要对云计算的业务有明确化的定位，将完善的市场准入制度以及监管制度进行构建，对云服务的发展进行保障。通过相关的法律法规的建设进行加强和完善，对云计算下的计算机业务进行防护。第二，加强对计算机稳定数据安全的保护，这就需要对云计算的运营商在数据的加密保护工作上进行加强和完善。在对数据的读取过程中，通过密码的加密处理，就能将信息数据的安全性得到有效保障。再有是对计算机的数据存储安全性得到充分加强，通过虚拟存储的方式以及在实名注册的方式上进行加强防护，这些措施的实施都能对计算机的安全性得到保证。第三，对云计算下的计算机用户权限的管理进行加强，以及从网络取证的措施上进行优化。要能通过多种验证方式加以应用，避免系统的漏洞出现，通过设置安全措施对用户权限要加强检测，对比较敏感的操作要充分注重按照规范进行操作[3]。而在网络取证方面，云计算服务提供方以及用户要能在相关的义务方面有详细的了解。只有在这些基础工作上得到了加强，才能有利于计算机安全的保障。第四，加强云计算下的计算机安全还要能将技术监控的水平不断提升，要能在相关业务的分析能力上进行强化，构建完善有效的技术监控体系，对审计系统以及定位系统的建设，为计算机的安全提供良好的发展平台，为网络的安全性提供良好保障。再有就是从制度的建立上进行完善化，在这些方面得到了加强，才能保障计算机的安全。

三、结语

总而言之，云计算环境下的计算机安全保证措施的实施，要从实际出发，保证措施实施的科学有效性。只有在计算机的安全上得到了保证，才能真正的促进相关产业的发展，对实际的需求才能得到有效满足。此次主要从多方面对计算机安全问题和措施进行了探究，希望能通过此次理论研究，对解决实际问题起到促进作用。

参考文献

[1]罗拥华,邱尚明,姚幼敏.云计算背景下计算机安全问题及对策[J].电子制作.2015(14)

[2]纪凌,谈良.云计算背景下计算机安全问题及应对方法分析[J].电子技术与软件工程.2014(03)

云计算的技术特征范文第4篇

关键词：云计算；智能监控；安全防护；技术；研究

智能安防监控系统是保证人民生命财产安全的重要跟踪系统。安全防护问题随着我国经济的发展应该越来越被重视。文章将从智能监控的研究背景出发，深入探讨智能安防监控视频跟踪系统如何在云计算的平台中得以发挥重要作用。

1智能监控发展现状

在信息化技术不断提高的背景下，智能监控技术也有了巨大的发展；目前，该技术已经广泛应用于各大领域，其中包括工业生产、生活社区、交通要道等地方，为防止生产安全问题造成员工伤亡、居民社区发生刑事案件、道路出现拥堵和交通事故起到了关键性作用。在监控过程当中，对监控目标的实时跟踪成为了视频监控中较为重要的环节，因为只有这样，才能最快最准时的发现犯罪目标或者是受害人，从而把受害方的损失降低到最小。准确的追踪位置是需要摄像机进行焦距放大的，如果焦距不能进一步扩大，对于监控目标的身体特征就没有办法观察仔细，之后的行动也会造成阻碍。然而，就目前来说，智能视频监控系统对目标的即时跟踪和焦距放大方面都是远远不够的，需要技术人员努力跟进，利用云计算来不断更新智能监控系统技术，从而使得智能监控能够扩大监控时间，在焦距上能够成功识别目标主要特征，进而能够保证以后的工作顺利进行。

2云计算发展现状

云计算是一种新型的信息化技术，于2007年被首次提出。简单来说它是三种计算模式的结合，并行化、网格式和分布式三种运算方式结合在一起形成了云计算这种新的运算方法。云计算可以为监控提供全方位的、透明的、随时可以利用的计算数据和资源。另外，目前，云计算主要针对的对象主要就在于智能监控系统方面。云计算不同的编程模式、云共享和数据平台为智能视频监控提供了强大的技术支撑，并且这些领域衍生出了更多的开源技术构架和更多数据平台，这就使得，云计算这种运算方法能够在当前的现代科技领域（尤其在智能监控环节）占据相当大的比重。因为云计算逐渐发展成熟，被应用的领域较多，云计算发展较快的公司，比如谷歌，将这门技术运用到了仓库数据管理、日志的有关分析和机器学习等方面，为该公司实现新技术的更快发展奠定了一定的基础。云计算对多媒体领域的作用主要体现在视频影像和图片处理的方面。例如对视频进行转码处理，视频通过处理之后，呈现的影响就会更加清晰，并且在目标移动中也能够实现准确追踪和提取视频中的重要信息；而对于视频中截下的图片，通过云计算的作用，可以更好的实现清晰化，进而能够保证相关部门在确认目标的过程中，更加快速识别目标的主要特征。

3云计算对监控技术的作用

3.1在图片处理中的作用在视频监控的过程中，有关部门有时候会在目标出现时按下暂停键，比起视频的转瞬即逝，图片的证据似乎更加有力，但是视频截下的图片是模糊的，无法清晰辨认出目标的主要特征，这个时候，就需要通过云计算的简单解码，从而实现图片处理。对图片进行转码是提升系统准确性的重要方式。云计算提供有关的函数计算方法，进而使图片经过数字化处理之后，将自身关键的内容提取出来，目标中的人像特征相比处理之前更加明显，图片处理就算是基本完成了。

3.2在视频处理中的作用在视频监控的系统中，对运动目标的观察和锁定是监控的重要环节。而在这个过程中，技术人员应当适时进行处理，处理的内容主要是周围环境中的干扰内容，比如在交通监控中，视频中十分吵闹的汽笛声；相似于目标的其他运动物品；光线变幻对视频监控的干扰等。云计算中的视频处理系统，将视频数据的重新归类，并且将数据进行解析为适合的键值，这样，把视频内容转化为理想数据，更好的避免外界干扰和视频目标的清晰化。云计算提出的目标核心算法，是对传统算法的发展和进步，但是，由于对目标的追踪技术只是视频监控的最基础环节，所以在视频处理过程中，还应该在云计算的基础之上，研究其他的运算方法并逐渐优化。

3.3云计算的意义云计算模式也改变了近几年以来国内信息技术领域的低谷状态，开拓了新型的云计算模式和云服务系统，也进一步提升了国家的先进生产力。不同于传统的运算模式，云计算是基于目标跟踪算法来实现云计算和视频解析处理的。在监控信息繁复较多的情况下，云平台的解码方式，将视频分为关键的几个节点，从而帮助监控系统顺利观察运动目标的情况。另外，针对监控视频存在的情况，云技术的普及运用能够为安全防护监控提供更加直观清晰的数据。

4结束语

当前智能安全防护已成为全体国民都关心的问题，在这样的背景下，有关部门应当及时跟进系统技术，实现监控的优化，而技术人员也应当积极引用云计算这一新兴科技成果，使得安全监控视频的质量得以提高，监控力度变大，使安全隐患无所遁形，减少安全事故的发生次数，进而更好的维护大众利益。

参考文献：

[1]高俊祥.智能视频监控中目标的检测与跟踪[D].北京:北京邮电大学,2011.

云计算的技术特征范文第5篇

关键词：点云 配准 法向量特征

中图分类号：P258 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（c）-0134-03

三维激光点云数据的自动配准是解决多站点下对同一目标扫描所得的三维激光扫描数据的拼接问题。点云配准按是否有人工干预可分为手动配准和自动配准，手动配准效率较低其精度也不稳定，目前研究较多的是自动配准方法[1]。点云自动配准一般可概述为4个步骤：（1）匹配基元的选取；（2）相似性测度；（3）对应关系确定；（4）坐标转换。在点云自动配准中，配准的关键在于匹配基元的选取，匹配基元反应的是点云的特征点或者属性，它应该具有单一性、稳定性和可区分性。

目前点云自动配准算法研究中，用到的匹配基元有特殊点，如，角点、曲率最大点等；还有使用线特征或者面特征等[2]。这些方法有些过程需要人工干预或者最终精度不太理想。该文研究一种基于点云法向量特征的配准方法，该方法可实现点云的全自动配准，且配准结果具有较高的精度。

1 特征提取

法向量特征是利用目标点p在半径为r的邻域内的点构建一个协方差矩阵，通过求取协方差矩阵的特征值和特征向量，取最小的特征值对应的特征向量作为p点在该邻域下的法向量。

在每一幅点云数据当征点的数量只占很小的一部分，提取特征点后点的数量将大大减少，对于后续匹配点对的搜索、转换矩阵的求解等操作将大大提高效率。因此，需要对待配准的点云数据进行处理，获得其特征点集。根据目标点p的邻域法向量设计一个关键点获取方法。首先构建目标点及其邻域内点的协方差矩阵，即：

（1）

（2）

其中，k为目标点p在半径为r的邻域内点的数量；pi为邻域内的点；为该邻域的质心；λi为所构建的协方差矩阵的特征值；υi为λi对应的特征向量。以最小的特征值所对应的特征向量为p点在该邻域下的法向量n。

计算点p在不同半径r1、r2（r1≠r2）的邻域下的方向量，然后根据方向量之间的夹角约束选择。由于在不同的半径下邻域曲面的变化程度不同，因此两个方向量之间必然存在角度偏差，且角度偏差越大，表示曲面变化越剧烈。通过计算两个法向量之间的夹角余弦，并根据设定的阈值提取特征点，即：

（3）

设待配准的两个点云数据分别为源点集P和目标点集Q，利用上述特征点提取方法对两点集中的特征点进行提取，构成特征点集Pt和Qt。

2 拼接方法

2.1 匹配点对获取

点的特征描述是寻找特征点、集中点的对应关系的重要依据，丰富的几何特征描述不仅可以提高特征点之间的区分度，同时也提高算法的稳健性。该文设计3种几何特征的描述方法，实现特征点集中的点的初始匹配。以点集Pt为例设计如下特征描述方法。

（1）以点集Pt中每个点pti的两邻域内法向量夹角的余弦值作为第一种特征量，记为：

（4）

（2）计算点集Pt中每一个点pti在源点集P中，以pti为原点r为半径的球形邻域内所有点的质心pti，以该点到其邻域质心的距离作为第二种特征量，记为：

（5）

（3）以点集Pt中每个点pti与该点邻域质心之间连线和其法向量ni的夹角余弦作为第三种特征量，记为：

（6）

对于特征点集Pt中的每个点pti，根据3个特征量搜索其在特征点集Qt中的对应点。设置如下3个条件，当两点满足这3个条件时，则将其判定为同名点，即：

≤ （7）

≤ （8）

≤ （9）

通过上述3个条件可以初步确定特征点之间的对应关系，构建对应点集。但是由于点云本身存在一些相似区域，因此不可避免地存在一对多的对应关系，为了提高配准的精度和效率需要将错误的对应关系剔除。该文利用RANSAC算法剔除错误对应关系，具体过程为，首先从得到的对应关系集M中随机抽取一个大小为n（n≥3）的样本子集S，根据样本S求出一个参数模型（在此参数模型指源点集和目标点集之间的转换矩阵）；然后用该模型去测试总样本集中所有的对应关系，如果其中源点和目标点经模型变换后的距离偏差小于设定阈值，t认为该对应关系属于模型内样本，如果有足够多的对应关系归类为模型内样本，那么估计的模型就足够合理；再用所得到的模型内样本重新估计模型；最后通过模型内样本和模型的错误率来评估模型。重复执行以上步骤，每次产生的模型要么因为局内点太少而被舍弃，要么因为比现有的模型更好而被选用。直到迭代次数达到设定值则迭代结束，最后得到的模型内的对应关系则是剔除错误后的对应关系。

2.2 精确拼接

在获得初始匹配参数后就可以对点云进行初始拼接，拼接后的点云已具有满足ICP算法对初始位置接近的要求。传统的ICP算法主要是对配准的点云数据使用最小二乘算法进行迭代计算，最后使得拼接误差满足要求为止。在选取最近点时，直接选取两点云中欧式距离最近的两个点作为最近点，这样做的后果是一旦出现错配点则会导致迭代计算不收敛的情况[3]。该文选用改进ICP算法的做法是在选取最近点时，对于点云P中选取的任意一点，先求出在另一点云Q中与其欧式距离最近的4个点，然后计算这4个点构成的邻域空间的重心，将重心点作为与点云P中所选取点的最近点。例如点集Pt中任意一个点Pti，其在点集Qt中欧式距离最近的4点qt1、qt2、qt3、qt4，这4点所构成的四面体中心qi为：

（10）

改进ICP算法的基本步骤如下。

（1）求取匹配点集Pt上每一点在中的欧氏距离最近的4个点，并计算这四点所构建的四面体的重心。

（2）运用最小二乘法计算配准参数，其中平移矩阵为Rs+1和Ts+1旋转矩阵为，第ds和ds+1表示第S和s+1次迭代后得到的配准参数。

（11）

（3）将得到的参数应用于点集Ps。

（12）

（4）检测结果是否满足设定条件，不满足则重复以上步骤，否则停止迭代。

3 实验

该文在Visual Studio 2013平台上，利用OpenGL函数库实现算法和显示界面。实验采用数据为斯坦福大学的Bunny数据，Bunny数据是包含10个视角的点云数据，如图1所示，在数据中抽取0°和45°视角的两个点云数据进行初始配准和精确配准。

图2所示为0°Bunny数据和45°Bunny数据的配准结果，图2为利用两点云的法向量特征M行初始配准的结果，可以看出两点云的初始配准位置比较精确，可以满足ICP配准算法的初始位置要求。图3为两点云精确配准后的结果，可以看到边角的分叉消除，两点云完全重合在一起。

4 结语

该文主要对点云数据的配准技术进行研究。给出了一种基于法向量特征的点云数据自动配准方法。该方法不需要附加任何关于仪器的位置或角度信息，也不需要人工选取特征点，仅利用点云数据自身所具有的几何信息进行匹配。通过构造特征点局部区域的法向量特征获得两点云数据的特征点集合，根据刚体变换下的不变量特点，引入角度约束和距离约束等匹配约束，获得两特征点集中的匹配点对与初始配准参数。最后利用邻域空间的重心作为最近点参与ICP算法的迭代运行，避免了当出现错配点时则迭代计算不收敛的情况，有效地提高了ICP算法的稳定性。通过实验证明该方法具有有效性和精确性。

参考文献

[1] 姜如波.基于三维激光扫描技术的建筑物模型重建[J].测绘通报，2013（S）：80-83.