matlab红外图像温度提取,一种红外热图像的温度提取方法及装置与流程

本发明涉及一种红外热图像的温度提取方法和装置,通过灰度化处理及双线性插值算法,提取红外图像各像素的温度值,提高了红外图像的二次分析利用率,尤其适用于电力设备的故障检测。

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本发明涉及红外测温技术领域,具体涉及一种红外热图像的温度提取方法及装置。

背景技术:

自然界中的物体,只要其温度高于绝对零度,就会向外发出射线,利用这些射线的探测和收集,可以获取到所需的物理量,如温度测量等。红外测温技术是一种可以实现物体表面温度快速测量的技术,其具有测温速度快、测温面积大、分辨率高、非接触、不干扰被测物体表面温度场等优点,被广泛应用于多种领域中。

在利用红外测温技术对电力设备的带电检测中,用专业的红外成像仪器可以得到相对应的红外热图像。由于红外热图像本身在很大程度上取决于图像的拍摄过程以及拍摄该红外热图像的红外成像仪器的性能,因此采集到的一幅红外热图像,如果不在其配套的软件上查看该红外热图像时,是无法获取整幅图像上的温度数据的,所以不能有效地进行二次分析,导致红外热图像的检测利用率不高,所以对红外热图像中各像素的温度提取和研究显的尤为重要。

技术实现要素:

本发明提供一种红外热图像的温度提取方法及装置,以解决现有技术中无法直接获取已拍摄的红外热图像中包含的温度数据的问题。

第一方面,本发明提供一种红外热图像的温度提取方法,包括:

获取红外热图像;

根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图,对所述红外热图像中各像素进行插值处理,提取所述红外热图像各像素的温度值。

作为第一方面的优选方式,所述获取红外热图像的步骤之后,还包括:

对所述红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理,获取所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第一方面的优选方式,所述对所述红外热图像及其温宽条进行同样的灰度化处理,获取所述红外热图像及其温宽条的灰度图的步骤包括:

获取所述红外热图像及其温宽条中各像素的R分量、G分量和B分量;

将各所述像素的R分量、G分量和B分量中的最大值作为所述像素的灰度值输出,生成所述红外热图像及其温宽条的灰度图。

作为第一方面的优选方式,所述根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图,对所述红外热图像中各像素进行插值处理,提取所述红外热图像各像素的温度值的步骤包括:

根据所述红外热图像的温宽条的灰度图,获取所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值;

根据双线性插值算法对所述红外热图像的灰度图中各像素进行插值处理,然后通过与所述红外热图像的温宽条的灰度图中各像素对应的温度值比较,对所述红外热图像的各像素的温度值进行提取。

作为第一方面的优选方式,所述根据所述红外热图像及其温宽条的灰度图,对所述红外热图像中各像素进行插值处理,提取所述红外热图像各像素的温度值的步骤之后,还包括:

对提取的所述红

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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