Jul, 2023
深度神经网络改进低成本红外相机温度估计
Improving temperature estimation in low-cost infrared cameras using deep neural networks
Navot Oz, Nir Sochen, David Mendelovich, Iftach Klapp
TL;DR低成本热成像摄像机的温度准确性和非均匀性受环境温度影响，本研究旨在提高低成本摄像机的温度准确性并纠正非均匀性，通过开发一个考虑环境温度的非均匀性模拟器和一个全新的神经网络，利用单张图像和摄像机自身测量的环境温度来估计目标温度和校正非均匀性，结果表明该方法相比以前的工作将平均温度误差降低了约 1 摄氏度，而对网络应用物理约束则进一步降低了 4% 的误差，经过广泛验证的平均温度误差为 0.37 摄氏度，该方法在实地验证中产生了相当的结果。