红外目标检测算法研究

Ⅰ 红外传感器工作原理是什么，有哪位比较了解的呢

红外传感器大多数红外传感器测距都是基于三角测量原理。 红外发射器按照一定的角度发射红外光束，当遇到物体以后，光束会反射回来，如图所示。反射回来的红外光线被ccd检测器检测到以后，会获得一个偏移值l，利用三角关系，在知道了发射角度α，偏移距l，中心矩x，以及滤镜的焦距f以后，传感器到物体的距离d就可以通过几何关系计算出来了。 红外传感器的优点是不受可见光影响，白天黑夜均可测量，角度灵敏度高、结构简单、价格较便宜，可以快速感知物体的存在，但测量时受环境影响很大，物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差，测量不够精确。

（工控） 机器人避障技术的分类目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或完全未知两种。 传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。而实际生活中，绝大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有：遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。 基于遗传算法的机器人避障算法：遗传算法（genetic algorithm ，简称ga ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及杂交等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子（reproction or select）、交叉算子（crossover）、变异算子（mutation）。（工控视频） 超声波传感器超生波传感器检测距离原理是测出发出超声波至再检测到发出的超声波的时间差，同时根据声速计算出物体的距离。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在5-10m之间，但是会有一个最小探测盲区，一般在几十毫米。由于超声传感器的成本低，实现方法简单，技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。 遗传算法的主要优点是：采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入局部极小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。

Ⅱ 红外线测温法的原理是什么

红外测温仪的测温原理是黑体辐射定律，众所周知，自然界中一切高于绝对零度的物体都在不停向外辐射能量，物体的向外辐射能量的大小及其按波长的分布与它的表面温度有着十分密切的联系，物体的温度越高，所发出的红外辐射能力越强。黑体的光谱辐射出射度由普朗克公式确定，即：

图1-1 不同温度下的黑体光谱辐射度

从上图中曲线可以看出黑体辐射具有几个特征:

① 在任何温度下，黑体的光谱辐射度都随着波长连续变化，每条曲线只有一个极大值；

② 随着温度的升高，与光谱辐射度极大值对应的波长减小。这表明随着温度的升高，黑体辐射中的短波长辐射所占比例增加；

③ 随着温度的升高，黑体辐射曲线全面提高，即在任一指定波长处，与较高温度相应的光谱辐射度也较大，反之亦然。

Ⅲ 谢维信的最新论文

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被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪，《电子与信息学报》2009年 第4期
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一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法，《信号处理》2008年 第6期
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基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪，《电子与信息学报》2008年 第9期
基于人类视觉系统的自适应数字水印算法，《上海交通大学学报》2008年 第7期
一种基于电子签章的二值图像数字水印算法，《信号处理》2008年 第3期
基于身份的网络化制造安全协同商务平台，《计算机工程》2008年 第13期
基于Clifford代数传感器网络覆盖理论的路径分析，《电子学报》2007年 第B12期
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传感器网络最佳情况模糊覆盖问题研究，《电子学报》2007年 第B12期
一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法，《电子学报》2008年 第3期
基于数据仓库的投资决策支持系统设计研究，《微电子学与计算机》2008年 第2期
量子球壳聚类，《西安电子科技大学学报》2008年 第1期
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一种基于并行计算熵迁移策略的多分辨DOM数据生成算法，《中国科学技术大学学报》2007年 第12期
基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法，《系统工程与电子技术》2007年 第11期
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基于模糊决策的密集多回波环境下航迹起始算法，《雷达与对抗》2004年 第3期
红外传感器阵列基于信息冗余性的目标定位，《系统工程与电子技术》2004年 第8期
基于核方法的模糊聚类算法，《西安电子科技大学学报》2004年 第4期
一种用于模式识别的多色Voronoi图，《系统工程与电子技术》2004年 第7期
基于DSP的短波电台无线数据传输网络实现，《深圳大学学报：理工版》2004年 第3期
基于直方图的自适应图像去噪滤波器，《电子学报》2004年 第7期
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基于主动秘密共享的安全容忍入侵方案，《兰州交通大学学报》2004年 第1期
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Ⅳ 谁知道红外检测的基本方法有哪些

红外检测的基本方法分为两大类型，即被动式和主动式。被动式的红外检测在设备的红外检测诊断技术中应用比较多；主动式的红外检测又可分为单面法和双面法
红外检测中对被测目标的加热方式也分为稳态加热和非稳态加热。
红外检测仪器的安装和运载方式有固定式、便携式、车载式和机载式(直升机装载)等多种。
（1）被动式红外检测
所谓被动式系指进行红外检测时不对被测目标加热，仅仅利用被测目标的温度不同于周围环境温度的条件，在被测目标与环境的热交换过程中进行红外检测的方式。被动式红外检测应用于运行中的设备、元器件和科学试验中。由于它不需要附加热源，在生产现场基本都采用这种方式。
（2）主动式红外检测
主动式红外检测是在进行红外检测之前对被测目标主动加热，加热源可来自被测目标的外部或在其内部，加热的方式有稳态和非稳态两种，红外检测根据不同情况可在加热过程当中进行，也可在停止加热有一定时间后进行。
1）单面法：对被测目标的加热和红外检测在被测目标的同一侧面进行。
2）双面法：相对于上述的单面法而言，双面法是把对被测目标的加热和红外检测分别
在目标的正、反两个侧面进行。
（3）加热方式
1）稳态加热：将被测目标加热到其内部温度达到均匀稳定的状态时，再把它置放于一个低于(或高于)该恒定温度的环境中进行红外检测。
这种方式多用于材料的质量检测，如被测物内部有裂纹、孔洞或脱粘等缺陷时，则被测物与环境的热交换中热流将受到缺陷的阻碍，其相应的外表面就会产生温度的变化，与没有缺陷的表面相比则会出现温差。
2）非稳态加热：对被测目标加热，不需要使其内部温度达到均匀稳定状态，而在它的内部温度尚不均匀、具有导热的过程中即进行红外检测。
3)如将热量均匀地注入被测目标，热流进入内部的速度要由它的内部状况决定，若内部有缺陷，则会成为阻档热流的热阻，经一定时间会产生热量堆积，在其相应的表面会产生热的异常。缺陷造成的热流变化取决于缺陷的位置、走向、几何尺寸和材料的热物理性能。

Ⅳ 红外图像中的目标识别技术的问题有哪些

可以认为图像处理包括目标识别。
图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术.图像处理一般指数字图像处理。图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

目标识别是在图像中找到所需要的目标。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。

Ⅵ 红外测温的基本原理是什么

1、红外测温由光学系统、光电探测器、信号放大器及信号处理、显示输出等部分组成。光学系统汇聚其视场内的目标红外辐射能量，视场的大小由测温仪的光学零件及其位置确定。红外能量聚焦在光电探测器上并转变为相应的电信号。该信号经过放大器和信号处理电路，并按照仪器内部的算法和目标发射率校正后转变为被测目标的温度值。

2、在自然界中，一切温度高于零度的物体都在不停地向周围空间发出红外辐射能量。物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布一一与它的表面温度有着十分密切的关系。因此，通过对物体自身辐射的红外能量的测量，便能准确地测定它的表面温度，这就是红外辐射测温所依据的客观基础。

3、红外测温仪原理黑体是一种理想化的辐射体，它吸收所有波长的辐射能量，没有能量的反射和透过，其表面的发射率为1。但是，自然界中存在的实际物体，几乎都不是黑体，为了弄清和获得红外辐射分布规律，在理论研究中必须选择合适的模型，这就是普朗克提出的体腔辐射的量子化振子模型，从而导出了普朗克黑体辐射的定律，即以波长表示的黑体光谱辐射度，这是一切红外辐射理论的出发点，故称黑体辐射定律。

所有实际物体的辐射量除依赖于辐射波长及物体的温度之外，还与构成物体的材料种类、制备方法、热过程以及表面状态和环境条件等因素有关。因此，为使黑体辐射定律适用于所有实际物体，必须引入一个与材料性质及表面状态有关的比例系数，即发射率。该系数表示实际物体的热辐射与黑体辐射的接近程度，其值在零和小于1的数值之间。根据辐射定律，只要知道了材料的发射率，就知道了任何物体的红外辐射特性。影响发射率的主要因素在:材料种类、表面粗糙度、理化结构和材料厚度等。

4、当用红外辐射测温仪测量目标的温度时首先要测量出目标在其波段范围内的红外辐射量，然后由测温仪计算出被测目标的温度。单色测温仪与波段内的辐射量成比例双色测温仪与两个波段的辐射量之比成比例。

(6)红外目标检测算法研究扩展阅读：

红外测温需要的注意问题

为了测温，将仪器对准要测的物体，按触发器在仪器的LCD上读出温度数据，保证安排好距离和光斑尺寸之比，和视场。

红外测温仪使用时应注意的问题：

1、只测量表面温度，红外测温仪不能测量内部温度。

2、波长在5um以上不能透过石英玻璃进行测温，玻璃有很特殊的反射和透过特性，不允许精确红外温度读数。但可通过红外窗口测温。红外测温仪最好不用于光亮的或抛光的金属表面的测温（不锈钢、铝等）。

3、定位热点，要发现热点，仪器瞄准目标，然后在目标上作上下扫描运动，直至确定热点。

4、注意环境条件：蒸汽、尘土、烟雾等。它阻挡仪器的光学系统而影响精确测温。

5、环境温度，如果测温仪突然暴露在环境温差为20℃或更高的情况下，允许仪器在20分钟内调节到新的环境温度。

Ⅶ 有什么方法可以检测红外线的存在

红外检测的基本方法分为两大类型，即被动式和主动式。被动式的红外检测在设备的红外检测诊断技术中应用比较多；主动式的红外检测又可分为单面法和双面法。
红外检测中对被测目标的加热方式也分为稳态加热和非稳态加热。
红外检测仪器的安装和运载方式有固定式、便携式、车载式和机载式(直升机装载)等多种。
（1）被动式红外检测
所谓被动式系指进行红外检测时不对被测目标加热，仅仅利用被测目标的温度不同于周围环境温度的条件，在被测目标与环境的热交换过程中进行红外检测的方式。被动式红外检测应用于运行中的设备、元器件和科学试验中。由于它不需要附加热源，在生产现场基本都采用这种方式。
（2）主动式红外检测
主动式红外检测是在进行红外检测之前对被测目标主动加热，加热源可来自被测目标的外部或在其内部，加热的方式有稳态和非稳态两种，红外检测根据不同情况可在加热过程当中进行，也可在停止加热有一定时间后进行。
1）单面法：对被测目标的加热和红外检测在被测目标的同一侧面进行。
2）双面法：相对于上述的单面法而言，双面法是把对被测目标的加热和红外检测分别
在目标的正、反两个侧面进行。
（3）加热方式
1）稳态加热：将被测目标加热到其内部温度达到均匀稳定的状态时，再把它置放于一个低于(或高于)该恒定温度的环境中进行红外检测。
这种方式多用于材料的质量检测，如被测物内部有裂纹、孔洞或脱粘等缺陷时，则被测物与环境的热交换中热流将受到缺陷的阻碍，其相应的外表面就会产生温度的变化，与没有缺陷的表面相比则会出现温差。
2）非稳态加热：对被测目标加热，不需要使其内部温度达到均匀稳定状态，而在它的内部温度尚不均匀、具有导热的过程中即进行红外检测。
3)如将热量均匀地注入被测目标，热流进入内部的速度要由它的内部状况决定，若内部有缺陷，则会成为阻档热流的热阻，经一定时间会产生热量堆积，在其相应的表面会产生热的异常。缺陷造成的热流变化取决于缺陷的位置、走向、几何尺寸和材料的热物理性能。

Ⅷ 赵永强的主要论着

1、赵永强，潘泉. 成像偏振光谱遥感及应用.国防工业出版社(国防出版基金资助).2011年5月.[第一章，第二章]
2、Y. Zhao, L. Zhang and Q. Pan. “Spectropolarimetric Imaging for Anomaly Epithelial Tissue Detection”. Chapter 18 (pp.297-330) in Book: Sequence and Genome Analysis: Methods and Applications. ISBN: 978-0-9807330-4-4[PDF] [1] Zhao Yong-Qiang, S.G.Kong. Band Subset Based Clustering Fusion for Hyperspectral Imagery Classification. IEEE Trans on geoscience and Remote Sensing. 2011. [PDF]
[2] Zhao Yong-Qiang, Gao Shi-Bo, Chen Chao et al. Unsupervised Classification of Spectropolarimatric Data by Region Based Evidence Fusion. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2011. [PDF]
[3]Zhao Yong-Qiang, Gong Peng, Pan Quan. Object Detection by Spectropolarimeteric Imagery Fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(10), pp 3337-3345,2008/10. [PDF]
[4] Zhao Yong-Qiang, Zhang Lei, Zhang David et al. Object separation by polarimetric and spectral imagery fusion. Computer Vision and Image Understanding, 113(8), pp 855-866, 2009/8/1. [PDF]
[5] Zhao Yong-Qiang, Zhang Lei, Pan Quan. Spectropolarimetric imaging for pathological analysis of skin. Applied Optics, 48(10), pp D236-D246, 2009/4/1. [PDF]
[6] Zhao Yong-Qiang, Gong Peng, Pan Quan. Unsupervised spectropolarimetric imagery clustering fusion. JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, 3(1), pp 1-16, 2009/6/15. [PDF]
[7]Di Wei, Pan Quan, He Lin et al. Anomaly Detection in Hyperspectral Imagery by Fuzzy Integral Fusion of Band-subsets. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 73(2), pp 201-213, 2008/2/1. [PDF]
[8] Zhao Yong-Qiang, Pan Quan, Zhang Hong-Cai. New polarization imaging method based on spatially adaptive wavelet image fusion. Optical Engineering, 45(12), pp 123202-1-123202-7, 2006/12/1. [PDF]
[9]陈超,罗莉,赵永强.基于遗传LM算法的涂层目标光谱偏振BRDF建模分析.光谱学与光谱分析.2010.
[10]高仕博,程咏梅,赵永强等.基于多时相红外图像探测浅层地下目标.红外与毫米波学报, 01期, 2009. [PDF]
[11]高仕博,程咏梅,赵永强.基于张量的平稳小波变换红外图像去噪.光学学报. [PDF]
[12]贺霖,潘泉,邸韡,赵永强.一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器.光学学报, 12期, 2007. [PDF]
[13]魏坤,赵永强,潘泉等.一种改进相似度量的红外目标跟踪算法.光子学报, 05期, 2008. [PDF]
[14]魏坤,赵永强,高仕博等.基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测.光子学报, 09期, 2008. [PDF]
[15]邸韡,潘泉,赵永强等.高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测.电子与信息学报, 02期, 2008. [PDF]
[16]杨铁恒,赵永强,潘泉等.一种新的偏振光谱二向反射测量方法.光子学报, 12期, 2008. [PDF]
[17]马丽娜,潘泉,赵永强等.红外热像仪标定方法.火力与指挥控制, 11期, 2008. [PDF]
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[20]赵永强,潘泉,张洪才.自适应多波段偏振图像融合研究.光子学报, 07期, 2007. [PDF]
[21]卫沛锋,赵永强,梁彦等.偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模拟研究.光子学报, 10期, 2009. [PDF]
[22]陈超,赵永强,程咏梅等.背景偏振光谱二向反射分布函数建模分析.光电子.激光, 03期, 2009. [PDF]
[23]高仕博,程咏梅,赵永强等.基于空时域约束模糊核聚类的红外多时相地下目标探测.光子学报, 11期, 2008. [PDF]
[24] Zhao Yongqiang, Yang TieHeng, Wei PeiFeng et al. Spectropolarimetric imaging for skin characteristics analysis. 2nd International Conference on Medical Imaging and Informatics (MIMI 2007), pp 322-329, 2007/8/14. [PDF]
[25] Zhao Yong-Qiang Analysis of facial characteristics in spectropolarimetric imagery. International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, 2007/11/15. [PDF]
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[27] Chen Chao, Zhao Yong-Qiang, Cheng Yong-Mei. Robust materials classification based on multispectral polarimetric BRDF imagery. International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009, 2009/8/5. [PDF]