Общие модели блоков обработки изображений тепловизионных камер

Устройство обработки изображений тепловизоракамераявляется ключом к преобразованию цифрового сигнала, который был обработан сигналом, в интуитивно понятное тепловое изображение. Общие модели показывают исключительно хорошие результаты в различных областях.

Модуль инфракрасной камеры LC221 от компании Ingka Technology - это высокопроизводительный инфракрасный модуль камеры. Он использует передовые решения ASIC, в сочетании с неконтролируемым длинноволновым инфракрасным ванадиевым детектором, предлагая высокое разрешение 384×288 или 640×512. Его мощный блок обработки изображений поддерживает коррекцию NUC, устраняющую неравномерную яркость изображения, а также различные алгоритмы, такие как удаление битых пикселей и временное и пространственное подавление шума для улучшения качества изображения. Обработка псевдокрасок может интуитивно отображать распределение температуры. Кроме того, он поддерживает кодирование видео H264/H265, что делает его удобным для хранения и передачи. Он часто используется в таких сценариях, как поиск горячих точек и тепловое прицеливание, например, для обнаружения нарушителей в системах безопасности и прогнозирования сбоев промышленного оборудования.

Изображения продуктов FLIR интегрируют современные чипы цифровой обработки сигналов, предлагая высокие скорости обработки. Расширяя динамический диапазон градаций серого с помощью эквализации гистограммы, становятся видимыми тонкие температурные различия. Модель коррекции неравномерности высокой точности обеспечивает точное измерение температуры и постоянную яркость и цвет в одной и той же температурной области изображения. Она также поддерживает слияние, комбинируя тепловизионные изображения с изображениями видимого света, что широко используется в отраслях, требующих высокой точности в анализе изображений, таких как промышленная инспекция и патрулирование электроэнергии, для точного определения состояния оборудования.

Этот блок обработки изображений использует архитектуру параллельных вычислений и оптимизированные алгоритмы, обладает сильными возможностями обработки в реальном времени и завершает большое количество обработки данных теплового изображения за короткий период времени. Интегрируя алгоритмы глубокого обучения и используя сверточные нейронные сети, он может автоматически идентифицировать целевые объекты и отслеживать аномалии температуры на основе характеристик теплового изображения. В мониторинге лесных пожаров он может быстро идентифицировать источники огня и дым; в области безопасности он может анализировать аномальные поведения и температуры тела персонала. Он играет важную роль в сценариях мониторинга на больших территориях и в долгосрочной перспективе, таких как мониторинг безопасности и лесные пожары, обеспечивая безопасность региона.

Эти общие модели блоков обработки изображений, с их соответствующими технологическими преимуществами, способствуют применению и развитию технологии тепловизионной съемки в таких областях, как индустрия безопасности. В будущем, с развитием технологий, появятся более высокопроизводительные модели, что further enhancing the performance and application value of thermal imaging cameras.