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基于Vega的場(chǎng)景紅外成像仿真研究這是一份非常不錯(cuò)的資料，歡迎下載，希望對(duì)您有幫助！
標(biāo)簽： vega 紅外成像
上傳時(shí)間： 2021-12-20
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光電成像原理.pdf光電成像原理.pdf
標(biāo)簽： 光電成像
上傳時(shí)間： 2022-01-19
8篇紅外測(cè)溫技術(shù)碩士學(xué)位論文紅外成像技術(shù)畢業(yè)論文資料合集
標(biāo)簽： 紅外熱成像 紅外測(cè)溫
上傳時(shí)間： 2022-02-13
上傳用戶：qingfengchizhu
論文-基于紅外熱成像技術(shù)的豬體溫檢測(cè)與關(guān)鍵測(cè)溫部位識(shí)別63頁(yè)摘要 實(shí)現(xiàn)豬體溫測(cè)量自動(dòng)化有利于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)豬的健康狀況、母豬發(fā)情和排卵檢測(cè)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(xué)計(jì)量學(xué)建模 方法建立體表溫度、環(huán)境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時(shí)提出兩種關(guān)鍵測(cè) 溫部位的自動(dòng)檢測(cè)方法。主要結(jié)論總結(jié)如下： (1)建立了母豬體表溫度、環(huán)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(fā)現(xiàn)， 9個(gè)身體區(qū)域提取的體表溫度與直腸溫度呈正相關(guān)(產(chǎn)O．34～0．68)，其中， 基于耳根區(qū)域體表溫度平均值建立的一元回歸方程效果最優(yōu)，預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)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(yù)測(cè)效果，RP和RMSEP分別為0．76和O．370C。此外，應(yīng)用特征選擇方法LARS． Lasso確定了7個(gè)重要特征建立簡(jiǎn)化模型，其校正集和預(yù)測(cè)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生豬主要測(cè)溫部位(眼睛和耳朵區(qū)域)的直接分割。利用 python構(gòu)建了四種不同結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。對(duì)比分析4種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，結(jié)果表明U-Net．4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分割 效果最優(yōu)，平均區(qū)域重合度最高為78．75％。然而，當(dāng)計(jì)算設(shè)備的計(jì)算力不夠時(shí)，可 以選用U．Net一3模型以達(dá)到較好的分割效果。 (3)提出豬只眼睛及耳根區(qū)域關(guān)鍵點(diǎn)的識(shí)別方法，將豬只主要測(cè)溫部位的檢測(cè)問(wèn)題 轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獪y(cè)溫部位的定位問(wèn)題。設(shè)計(jì)具有不同深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)A．E，得 出架構(gòu)E最優(yōu)。且當(dāng)Dropout概率設(shè)置為0．6時(shí)模型效果最好，驗(yàn)證集平均誤差和 預(yù)測(cè)集平均誤差分別為1．96％和2．65％。測(cè)試集單張豬臉關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測(cè)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(guān)鍵點(diǎn)，用于豬只 體溫測(cè)量。 本文采用紅外熱像儀測(cè)量母豬體表溫度，通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)建模為非接觸母豬直 腸溫度測(cè)量提供了更準(zhǔn)確、可靠的方法，同時(shí)提出兩種關(guān)鍵測(cè)溫部位的自動(dòng)檢測(cè)方 法，有助于實(shí)現(xiàn)母豬體溫測(cè)量自動(dòng)化，為生豬健康管理提供參考。
標(biāo)簽： 紅外熱成像技術(shù)
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該文檔為基于GPS和紅外成像的新型無(wú)人機(jī)總體設(shè)計(jì)講解文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
標(biāo)簽： gps 無(wú)人機(jī)
上傳時(shí)間： 2022-02-20
哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社1999年出版闡述SAR和ISAR二維成像的基本理論與技術(shù)，信號(hào)處理基礎(chǔ)等
標(biāo)簽： 雷達(dá)
上傳時(shí)間： 2022-03-03
上傳用戶：fliang
微光與紅外成像技術(shù)
標(biāo)簽： 紅外成像
上傳時(shí)間： 2022-03-08
在選用地球同步軌道衛(wèi)星、浮空氣球平臺(tái)等相對(duì)地面靜止的平臺(tái)對(duì)某一區(qū)域進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間定點(diǎn)凝視高分辨遙感成像時(shí)，傳統(tǒng)的微波凝視成像，由于橫向分辨率受限于天線孔徑，分辨率不高，SAR和ISAR能夠獲得橫向上的高分辨但是二者橫向分辨率的獲得依賴于雷達(dá)與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，限制了其在上述場(chǎng)合的應(yīng)用。因此探索一種能夠?qū)崿F(xiàn)凝視條件下的高分辨成像方法是十分必要的本文研究了一種全新的微波凝視成像方法—基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像方法，進(jìn)行了高分辨成像的初步探索，在理論上基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像方法獲得的空間分辨率可以突破天線孔徑的限制，大大提高了分辨率首先論文研究了基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像新方法的基本原理提出時(shí)空兩維隨機(jī)分布的輻射場(chǎng)是實(shí)現(xiàn)高分辨微波凝視成像的前提：分析了在時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)作用下，目標(biāo)信息提取與解耦的方法：將接收到的散射回波和與之相對(duì)應(yīng)的時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)進(jìn)行強(qiáng)度關(guān)聯(lián)處理其次論文詳細(xì)討論了基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像的成像過(guò)程，建立了從信號(hào)產(chǎn)生，輻射，散射，接收到關(guān)聯(lián)處理的成像模型。深入分析了成像過(guò)程中信號(hào)的相關(guān)變化：從兩個(gè)過(guò)程步建立了時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)與輻射源的關(guān)系的模型：（1）推導(dǎo)了輻射源與時(shí)空隨機(jī)分布口面場(chǎng)的關(guān)系，（2）建立了口面場(chǎng)經(jīng)空間傳播后的時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型：推導(dǎo)了隨機(jī)輻射場(chǎng)下的散射場(chǎng)表達(dá)式：提出了微波強(qiáng)度關(guān)聯(lián)為基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)下的目標(biāo)信息提取以及解的方法最后論文研究了基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像中隨機(jī)輻射源的特性。詳細(xì)討論了輻射源分別輻射理想的隨機(jī)信號(hào)，帶限隨機(jī)信號(hào)下時(shí)空隨機(jī)特性：分析了輻射源的空間構(gòu)型（輻射源的個(gè)數(shù)和輻射源的口徑）對(duì)輻射場(chǎng)時(shí)空隨機(jī)性的影響：從整個(gè)成像的角度，推導(dǎo)了隨機(jī)輻射源的參數(shù)對(duì)基于時(shí)空隨機(jī)輻射場(chǎng)的微波凝視成像的影響。
標(biāo)簽： 輻射場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2022-03-14
聲成像——照像機(jī)、顯微鏡、相控陣和全息系統(tǒng)_10683541
標(biāo)簽： 聲成像 全息系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-03-19
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干涉成像光譜技術(shù) 張淳民
標(biāo)簽： 光譜技術(shù)
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