国内外对于远程视频监控识别行人的研究现状

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，远程视频监控识别行人的研究也取得了许多进展。以下是国内外对于该领域的研究现状：

1.国外研究现状：

（1）2019年，美国伊利诺伊大学、华盛顿大学和科罗拉多大学联合开展了一项名为“行人再识别挑战赛”的活动，旨在推动行人再识别技术的发展。该活动吸引了来自全球的超过50个团队参加，涉及到的技术包括深度学习、图像处理和计算机视觉等领域。

（2）2018年，英国伦敦大学学院的研究人员提出了一种基于深度学习的行人再识别方法。该方法通过利用多个网络架构对图像进行处理，并使用对抗训练技术来提高图像的质量，从而实现更精准的行人再识别。

2.国内研究现状：

（1）2019年，中国科学院自动化研究所提出了一种基于多尺度特征融合的行人再识别方法。该方法结合了多种特征提取技术，并利用特征融合算法来提高识别精度。

（2）2018年，华南理工大学的研究人员提出了一种基于深度学习的行人再识别方法。该方法使用卷积神经网络对图像进行特征提取，并使用支持向量机来进行分类，以实现更精准的行人再识别。

总之，远程视频监控识别行人的研究已经成为人工智能领域的一个重要方向，吸引了全球众多研究人员的关注。未来，随着技术的不断发展，该领域将会迎来更加广阔的发展前景。

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国外对于生长环境监控系统的研究现状

在国外，生长环境监控系统的研究已经比较成熟。一些国际知名企业和科研机构如Philips, GE, MIT等都在该领域进行了大量研究和实践。

这些系统通常包括多种传感器和控制设备，可以实时监测和调节光照、温度、湿度、CO2浓度、土壤水分等生长环境参数，从而提高作物产量和品质。

此外，近年来，随着物联网、云计算、大数据等技术的发展，一些新型的生长环境监控系统也应运而生，如基于无线传感器网络的智能农业系统、基于云计算的远程监控系统等。这些系统具有更高的可靠性、智能化程度和可扩展性，可以实现更加精细化的生长环境监控和数据分析。

国外工厂环境远程监控系统研究现状

目前国外工厂环境远程监控系统研究比较成熟，主要应用于制造业、能源、交通、环保等领域。这些系统通常采用传感器、无线通讯、数据处理等技术，实现对工厂环境的全面监控、数据采集和分析，并可以进行预警、优化和管理，提高工厂生产效率和安全性。一些知名的国外企业和机构如GE、ABB、IBM、西门子等都有自己的工厂远程监控系统研发和商业化应用。