200W電源-L6563--L6599.pdf 電路圖
上傳時間： 2021-11-25
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基于紅外熱成像原理的輪機故障診斷技術(shù)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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基于紅外熱像檢測技術(shù)的CAN總線監(jiān)控系統(tǒng)這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
標簽： 紅外檢測 can總線 監(jiān)控系統(tǒng)
上傳時間： 2021-12-03
上傳用戶：zhanglei193
符合能量星標準的電源電路圖符合能量星標準的電源電路圖符合能量星標準的電源電路圖
標簽： 電源電路
上傳時間： 2021-12-09
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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！
上傳時間： 2021-12-20
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HI3520DV400全套資料（Cadence arregro原理圖+PCB+bom+鏡像軟件），1個HDMI輸入，1個HDMI輸出，1個3.5音頻輸入，1個3.5音頻輸出。2GB-DDR3，2個USB2.0,1個LAN，已經(jīng)調(diào)試通過，固件都已經(jīng)打包好。拿來就可以打板生產(chǎn)，包括原理圖，PCB，u-boot,kernel,rootfs。
標簽： hi3520dv400 cadence arregro
上傳時間： 2021-12-28
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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(shù)碩士學位論文紅外成像技術(shù)畢業(yè)論文資料合集
上傳時間： 2022-02-13
上傳用戶：qingfengchizhu
論文-基于紅外熱成像技術(shù)的豬體溫檢測與關(guān)鍵測溫部位識別63頁摘要 實現(xiàn)豬體溫測量自動化有利于實時監(jiān)測豬的健康狀況、母豬發(fā)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(huán)境溫度與直腸溫度間的多元校正模型，同時提出兩種關(guān)鍵測 溫部位的自動檢測方法。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)，預測集相關(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 好的預測效果，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于生豬主要測溫部位(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，當計算設(shè)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(qū)域關(guān)鍵點的識別方法，將豬只主要測溫部位的檢測問題 轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕獪y溫部位的定位問題。設(shè)計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Dropout概率設(shè)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(guān)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(guān)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(guān)鍵測溫部位的自動檢測方 法，有助于實現(xiàn)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(shù)
上傳時間： 2022-02-13
上傳用戶：jiabin
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(shù)為基礎(chǔ)的非制冷式熱成像儀以其價格低~體積小的優(yōu)勢s在非接觸式測溫領(lǐng)域得 到廣泛的應(yīng)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(shù)據(jù)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(fā)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(tǒng)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(zhuǎn)換為具體溫度的算法及其關(guān)鍵系數(shù) 實驗結(jié)果表明s該溫度算法的誤差較小s在溫度測量預警 系統(tǒng)有較強的工程意義 關(guān)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
上傳時間： 2022-02-14
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