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雷達(dá)成像技術(shù)(shù)

光電成像原理試卷

北京理工大學(xué)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(qǐng)下載。

標(biāo)簽： 光電成像原理試卷

上傳時(shí)間： 2021-06-12

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最新交換式電源技術(shù)----臺(tái)灣書(shū)籍

最新交換式電源技術(shù).pdf 臺(tái)灣書(shū)籍

標(biāo)簽： 交換式電源

上傳時(shí)間： 2021-11-28

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基于紅外熱成像原理的輪機(jī)故障診斷技術(shù)

基于紅外熱成像原理的輪機(jī)故障診斷技術(shù)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： 紅外熱成像

上傳時(shí)間： 2021-12-03

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基于Vega的場(chǎng)景紅外成像仿真研究

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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光電成像原理.pdf

標(biāo)簽： 光電成像

上傳時(shí)間： 2022-01-19

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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

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(hù)：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)

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(xiàn)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(xiàn)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)

上傳時(shí)間： 2022-02-13

上傳用戶(hù)：jiabin
基于FPGA的紅外熱成像溫度檢測(cè)算法研究

基于FPGA的紅外熱成像溫度檢測(cè)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(jià)格低~體積小的優(yōu)勢(shì)s在非接觸式測(cè)溫領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用目前市面上的熱成像儀對(duì)溫差的識(shí)別非常敏感s但是無(wú)法通過(guò)從熱成像儀獲得的電信號(hào)數(shù)據(jù)得知目標(biāo)的具體溫度而能夠進(jìn)行非接觸式測(cè)溫的成品熱成像儀不僅價(jià)格高昂s而且保密的封裝使得二次開(kāi)發(fā)的難度較大基于以上問(wèn)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(cè)算法的獲取方法通過(guò)該實(shí)驗(yàn) 方法來(lái)取得由電信號(hào)轉(zhuǎn)換為具體溫度的算法及其關(guān)鍵系數(shù) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明s該溫度算法的誤差較小s在溫度測(cè)量預(yù)警系統(tǒng)有較強(qiáng)的工程意義關(guān)鍵詞#紅外熱像儀3FPGA3MATLAB3溫度檢測(cè) 中圖分類(lèi)號(hào)#TN211 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼#A 國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)科分類(lèi)代碼#510.1

標(biāo)簽： fpga 紅外熱成像測(cè)溫

上傳時(shí)間： 2022-02-14

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基于GPS和紅外成像的新型無(wú)人機(jī)總體設(shè)計(jì)

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

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雷達(dá)成像技術(shù)[劉永坦]

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

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