В настоящее время технология искусственного интеллекта ускоряет интеграцию и применение технологии инфракрасного тепловидения, и ее применение в области инфракрасного тепловидения быстро пропагандируется.Технология искусственного интеллекта может расширить возможности технологии инфракрасного тепловидения на нескольких уровнях, таких как алгоритмы обработки изображений и обнаружение целей. и признание.
Что касается алгоритмов обработки изображений, технология искусственного интеллекта может использоваться для улучшения инфракрасного изображения, улучшения тонального отображения инфракрасного изображения, реконструкции инфракрасного изображения со сверхвысоким разрешением и т. д. Что касается улучшения инфракрасных изображений, модели глубокого обучения используются для изучения ключевых особенностей изображений и совершенствуются на основе этих функций для улучшения контрастности, детализации и четкости изображения, тем самым упрощая анализ и понимание инфракрасных изображений. Основанный на классических сетях глубокого шумоподавления искусственного интеллекта, таких как DnCnn и REDNet, эффект шумоподавления инфракрасного изображения превосходит традиционные алгоритмы шумоподавления. Отображение тонов отображает значения яркости инфракрасных изображений в диапазоне, подходящем для наблюдения человеческим глазом.В настоящее время для улучшения тонального отображения инфракрасных изображений используются модели глубокого искусственного интеллекта, такие как DeepTone, HDRNet и RetinexNet.Эффект лучше чем традиционные алгоритмы картографирования, и может значительно улучшить контрастность и визуализацию изображений, чтобы выделить ключевую информацию и детали. Глубокая модель, основанная на глубоком обучении искусственного интеллекта, может очень хорошо выполнять реконструкцию инфракрасных изображений со сверхвысоким разрешением, получать изображения с более высоким разрешением из изображений с низким разрешением, а также повышать четкость и точность изображения. SRGAN (генеративная состязательная сеть сверхвысокого разрешения) — это модель реконструкции сверхвысокого разрешения, основанная на генеративно-состязательной сети. Она обеспечивает отображение изображений с низким разрешением в изображения с высоким разрешением посредством процесса конкуренции между обучающими генераторами и дискриминаторами. ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) — это улучшенная модель SRGAN, которая вводит перцепционные потери и структуру остаточных блоков для обеспечения лучшего эффекта реконструкции сверхвысокого разрешения. RCAN (сети остаточного внимания канала) — это облегченная модель сверхвысокого разрешения, которая использует механизм внимания канала для извлечения характеристик изображения и передачи информации через остаточные соединения для достижения высококачественной реконструкции сверхвысокого разрешения.
Обнаружение и распознавание целей имеют обширные потребности в военной сфере, безопасности и беспилотном вождении.. Суть распознавания целей в инфракрасном видео заключается в том, чтобы сначала обнаружить конкретные цели, такие как пешеходы, по изображениям, а затем классифицировать и идентифицировать действия цели. Обучая некоторые классические модели обнаружения глубоких целей, такие как модели Faster R-CNN, YOLO и SSD, расширение возможностей ИИ может обеспечить точное позиционирование и идентификацию различных целей (таких как человеческие тела, транспортные средства и т. д.) на инфракрасных изображениях, предоставляя больше надежные возможности мониторинга целей, точная идентификация и отслеживание человеческих целей на инфракрасных изображениях, могут использоваться в системах видеонаблюдения, пограничной безопасности и других областях. В беспилотных приложениях технология искусственного зрения используется для обнаружения и идентификации других дорожных транспортных средств по инфракрасным изображениям, тем самым обеспечивая условия для принятия решений и возможные ситуации для принятия решений о вождении. Объединение изображений в инфракрасном и видимом свете является важной отраслью в области объединения изображений. Основываясь на методах многомасштабного преобразования, методах генеративно-состязательной сети и алгоритмах глубокого обучения на основе автоматического кодировщика, объединенное изображение обладает богатыми характеристиками Изображения в видимом свете. Он содержит фоновую и подробную информацию, хорошую целевую информацию инфракрасных изображений, а слитое изображение имеет хорошую надежность.
Благодаря долгосрочному устойчивому развитию экономики и технологий нашей страны технология инфракрасного тепловидения в нашей стране добилась большого прогресса и продолжает улучшать свой профессиональный и технический уровень, особенно благодаря поддержке крупных национальных проектов, продвигающих неохлаждаемую инфракрасную фокальную плоскость. и интеллектуальная обработка. Локализация «основных» уровней, таких как чипы, стала направлением развития технологии тепловидения. В настоящее время неохлаждаемый инфракрасный детектор в фокальной плоскости (VA-6100), оснащенный технологией искусственного интеллекта, продолжает улучшать производительность и уровень интеллекта инфракрасных тепловизионных систем, снижать затраты за счет массового производства и применения, а также в полной мере использовать его мониторинг и анализ. функций., ускоряя его расширение и всестороннее применение в цифровой экономике, автономном вождении, роботах и других областях.
идти наверх
Ночное видение Gen 2+/3
Неохлаждаемое тепловидение
Охлаждаемая тепловизионная камера
Лазерный дальномер