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
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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FPGA的紅外熱成像溫度檢測算法研究要#以非制式冷紅外焦平面技術為基礎的非制冷式熱成像儀以其價格低~體積小的優勢s在非接觸式測溫領域得 到廣泛的應用 目前市面上的熱成像儀對溫差的識別非常敏感s但是無法通過從熱成像儀獲得的電信號數據得知目 標的具體溫度 而能夠進行非接觸式測溫的成品熱成像儀不僅價格高昂s而且保密的封裝使得二次開發的難度較大 基于以上問題s本文搭建基于 FPGA 和 MATALB的熱成像系統s得到了一種溫度檢測算法的獲取方法 通過該實驗 方法來取得由電信號轉換為具體溫度的算法及其關鍵系數 實驗結果表明s該溫度算法的誤差較小s在溫度測量預警 系統有較強的工程意義 關鍵詞#紅外熱像儀3FPGA3MATLAB3溫度檢測 中圖分類號#TN211 文獻標識碼#A 國家標準學科分類代碼#510.1
標簽： fpga 紅外熱成像測溫
上傳時間： 2022-02-14
紅外熱成像
標簽： 紅外熱 成像系統 論文
上傳時間： 2013-10-19
上傳用戶：yangbo69
根據紅外成像無損檢測原理，利用機器視覺技術，通過實驗將紅外熱像儀采集的亞表面紅外缺陷圖像進行一系列的處理，包括濾波降噪，圖像增強，邊緣提取等，將缺陷檢測出來。文中用matlab和Visual C++2010聯合編程的方式對紅外缺陷進行識別，通過窗口可視化將圖像和圖像中的缺陷位置，大小提取出來。通過多次實驗，本方法能夠檢測大多的亞平面缺陷，具有較高的應用價值。
標簽： 紅外熱 成像技術 中的應用 缺陷檢測
上傳時間： 2013-10-10
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微光與紅外成像技術
標簽： 紅外 成像技術
上傳時間： 2013-06-28
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專輯類-超聲-紅外-激光-無線-通訊相關專輯-183冊-1.48G 微光與紅外成像技術-290頁-7.7M.pdf
標簽： 290 7.7 紅外
上傳時間： 2013-06-14
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超聲,紅外,激光,無線,通訊相關專輯 183冊 1.48G微光與紅外成像技術 290頁 7.7M.pdf
標簽：
上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
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
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標簽： 紅外成像
上傳時間： 2022-03-08
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