Распространенные модели блоков обработки изображений тепловизионных камер

Блок обработки изображений тепловизора камера является ключом к преобразованию цифрового сигнала, который был обработан, в интуитивное тепловое изображение. Распространенные модели работают исключительно хорошо в различных областях.

LC221 от ingka Technology — это высокопроизводительный модуль инфракрасной камеры. Он использует передовые решения ASIC в сочетании с неохлаждаемым 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 плохих пикселей и временное и пространственное шумоподавление, для повышения качества изображения. Обработка псевдоцветов может интуитивно распределять температуру. 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 наведение, например, для обнаружения злоумышленников при мониторинге безопасности и прогнозировании отказов промышленного оборудования.

Блоки обработки изображений в продуктах FLIR интегрируют усовершенствованные чипы цифровой обработки сигналов, предлагая высокую скорость обработки. Благодаря расширению динамического диапазона оттенков серого посредством выравнивания гистограммы становятся видимыми тонкие различия температур. Высокоточная модель коррекции неоднородности обеспечивает точное измерение температуры и постоянную яркость и цвет в той же температурной области изображения. Она также поддерживает слияние, объединяя тепловизионные изображения с изображениями в видимом свете, что широко используется в отраслях, где требуется высокая точность анализа изображений, таких как промышленный контроль и патрулирование электростанций, для точной оценки состояния оборудования.

Этот блок обработки изображений использует параллельную вычислительную архитектуру и оптимизированные алгоритмы, мощные возможности обработки в реальном времени и выполняет большой объем обработки данных тепловизионных изображений за короткий промежуток времени. Интегрируя алгоритмы глубокого обучения и используя сверточные нейронные сети, он может автоматически идентифицировать целевые объекты и контролировать температурные аномалии на основе характеристик тепловизионных изображений. В мониторинге лесных пожаров он может быстро определять источники возгорания и дым; в сфере безопасности он может анализировать аномальное поведение и температуру тела персонала. Он играет важную роль в сценариях долгосрочного мониторинга большой площади, таких как мониторинг безопасности и лесных пожаров, обеспечивая региональную безопасность.

Эти общие модели блоков обработки изображений, с их соответствующими технологическими преимуществами, способствуют применению и развитию технологии тепловидения в таких областях, как индустрия безопасности. В будущем, с развитием технологий, появятся более высокопроизводительные модели, что еще больше повысит производительность и прикладную ценность тепловизионных камер.