光电成像原理.pdf光电成像原理.pdf
标签： 光电成像
上传时间： 2022-01-19
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8篇红外测温技术硕士学位论文红外成像技术毕业论文资料合集
上传时间： 2022-02-13
上传用户：qingfengchizhu
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
基于FPGA的红外热成像温度检测算法研究要#以非制式冷红外焦平面技术为基础的非制冷式热成像仪以其价格低~体积小的优势s在非接触式测温领域得 到广泛的应用 目前市面上的热成像仪对温差的识别非常敏感s但是无法通过从热成像仪获得的电信号数据得知目 标的具体温度 而能够进行非接触式测温的成品热成像仪不仅价格高昂s而且保密的封装使得二次开发的难度较大 基于以上问题s本文搭建基于 FPGA 和 MATALB的热成像系统s得到了一种温度检测算法的获取方法 通过该实验 方法来取得由电信号转换为具体温度的算法及其关键系数 实验结果表明s该温度算法的误差较小s在温度测量预警 系统有较强的工程意义 关键词#红外热像仪3FPGA3MATLAB3温度检测 中图分类号#TN211 文献标识码#A 国家标准学科分类代码#510.1
上传时间： 2022-02-14
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该文档为基于GPS和红外成像的新型无人机总体设计讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2022-02-20
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微光与红外成像技术
标签： 红外成像
上传时间： 2022-03-08
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声成像——照像机、显微镜、相控阵和全息系统_10683541
上传时间： 2022-03-19
上传用户：shjgzh
干涉成像光谱技术 张淳民
标签： 光谱技术
上传时间： 2022-03-19
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标签： fpga
上传时间： 2022-03-31
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磁成像技术及其临床应用
标签： 磁成像
上传时间： 2022-05-13
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