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成像

  • 雷達成像技術(保錚)pdf

    雷達成像技術(保錚),學習sar的入門級別工具書,基礎書籍

    標簽: 雷達成像技術 (保錚)

    上傳時間: 2018-12-09

    上傳用戶:0801freefish

  • 飛行時間質譜_光離子成像技術的設計_渠洪波

    飛行時間質譜_光離子成像技術的設計_渠洪波

    標簽: 飛行 質譜 離子 成像技術

    上傳時間: 2019-07-14

    上傳用戶:chen_ying993

  • 超敏捷衛星動中成像模式下成像質量研究

    超敏捷衛星動中成像模式相比傳統推掃和敏捷機動模式,具有很大的效能提升和多種新型成像方式,但對空間相機在動中成像新模式下成像帶來較大困難和挑戰。首先分析超敏捷動中成像模式的原理特性,明確衛星快速機動過程中成像給空間相機對地觀測帶來的影響。然后開展動中成像成像質量研究,以實際衛星可見光相機參數進行模擬分析,確立實現動中良好像質對速高比、積分級數的約束條件并進行參數優化設置。同時,對未來進一步提升動中成像下的成像質量提出攻關方向。研究成果對超敏捷衛星動中成像新模式下空間相機成像參數的確定具有指導意義,能夠直接實現新模式下成像性能的大幅提升。 

    標簽: 衛星 動中成像 成像質量

    上傳時間: 2020-02-16

    上傳用戶:shiguiguo

  • 超敏捷動中成像高分辨率遙感衛星成像理論分析

    對超敏捷動中成像遙感衛星角速度快(6 (°)/s)、角加速度大(1.5 (°)/s2)、成像參數隨時空復雜多變等新問題,開展了超敏捷動中成像特點分析與成像參數仿真分析工作。構建了動中成像復雜模型,精確分析了動中成像合速度的變化規律。在此基礎上,結合信噪比、調制傳遞函數(MTF)等計算公式,全面分析了不同成像條件下,動中成像系統的行頻、TDI級數、姿態穩定度MTF、同步誤差MTF、偏流修正誤差MTF等隨角速度的變化關系,為超敏捷動中成像衛星,尤其是衛星的成像電子學,提供了重要的設計依據。 

    標簽: 動中成像 高分辨率 遙感衛星

    上傳時間: 2020-02-16

    上傳用戶:shiguiguo

  • 光電成像原理試卷

    北京理工大學光電成像原理期末考試試卷,資料為光電成像原理期末考試試卷,有需要請下載。

    標簽: 光電 成像原理 試卷

    上傳時間: 2021-06-12

    上傳用戶:開心多多

  • 基于紅外熱成像原理的輪機故障診斷技術

    基于紅外熱成像原理的輪機故障診斷技術這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: 紅外熱成像

    上傳時間: 2021-12-03

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  • 基于Vega的場景紅外成像仿真研究

    基于Vega的場景紅外成像仿真研究這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!

    標簽: vega 紅外成像

    上傳時間: 2021-12-20

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  • 光電成像原理.pdf

    光電成像原理.pdf光電成像原理.pdf

    標簽: 光電成像

    上傳時間: 2022-01-19

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  • 8篇紅外測溫技術碩士學位論文紅外成像技術畢業論文資料合集

    8篇紅外測溫技術碩士學位論文紅外成像技術畢業論文資料合集

    標簽: 紅外熱成像 紅外測溫

    上傳時間: 2022-02-13

    上傳用戶:qingfengchizhu

  • 論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁

    論文-基于紅外熱成像技術的豬體溫檢測與關鍵測溫部位識別63頁摘要 實現豬體溫測量自動化有利于實時監測豬的健康狀況、母豬發情和排卵檢測等 生理健康狀況。本文采用紅外熱成像儀采集豬的紅外熱圖像,引入化學計量學建模 方法建立體表溫度、環境溫度與直腸溫度間的多元校正模型,同時提出兩種關鍵測 溫部位的自動檢測方法。主要結論總結如下: (1)建立了母豬體表溫度、環境溫度與母豬體溫之間的一元和多元線性回歸模型。研 究發現, 9個身體區域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(產O.34~0.68),其中, 基于耳根區域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優,預測集相關系數RP與 均方根誤差RMSEP分別為0.66和0.420C。全特征模型相比一元線性回歸方程有更 好的預測效果,RP和RMSEP分別為0.76和O.370C。此外,應用特征選擇方法LARS. Lasso確定了7個重要特征建立簡化模型,其校正集和預測集的R分別為0.80和 0.80,RMSEs分別為0.30和0.350C。 (2)將卷積神經網絡應用于生豬主要測溫部位(眼睛和耳朵區域)的直接分割。利用 python構建了四種不同結構的卷積神經網絡模型FCN一1 6s、FCN.8s、U.Net一3和U. Net.4。對比分析4種卷積神經網絡模型的性能,結果表明U-Net.4網絡結構的分割 效果最優,平均區域重合度最高為78.75%。然而,當計算設備的計算力不夠時,可 以選用U.Net一3模型以達到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區域關鍵點的識別方法,將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉變為主要測溫部位的定位問題。設計具有不同深度的卷積神經網絡架構A.E,得 出架構E最優。且當Dropout概率設置為0.6時模型效果最好,驗證集平均誤差和 預測集平均誤差分別為1.96%和2.65%。測試集單張豬臉關鍵點的預測誤差小于5% 和10%的比例分別為89.5%和97.4%。模型能夠很好的定位豬臉關鍵點,用于豬只 體溫測量。 本文采用紅外熱像儀測量母豬體表溫度,通過化學計量學建模為非接觸母豬直 腸溫度測量提供了更準確、可靠的方法,同時提出兩種關鍵測溫部位的自動檢測方 法,有助于實現母豬體溫測量自動化,為生豬健康管理提供參考。

    標簽: 紅外熱成像技術

    上傳時間: 2022-02-13

    上傳用戶:jiabin

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