一种低功耗红外热成像探头
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117330186A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311194404.4

    申请日:2023-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种低功耗红外热成像探头,包括壳体,用于容纳各个部件和安装固定使用;电池,提供电源;电路板,包括微处理器、存储模组和无线模组,所述微处理器电性连接存储模组和无线模组;和红外探测探头,包括红外探测器和复眼镜头,所述复眼镜头具有多个单眼镜头,全部单眼镜头的焦点汇聚一处,所述红外探测器设置在复眼镜头的焦点处,可接收所有单眼镜头的信号;所述红外探测探头与微处理器电性连接,微处理器控制红外探测探头获取探测数据,以循环覆盖方式存储在存储模组中,数据通过无线模组周期定时和紧急发送。本发明内置电源,具有低功耗的优点,可快速安装,并长期使用,红外探测探头具有复眼镜头,可观测区域大。

    一种基于Yolov4的多光谱目标检测方法

    公开(公告)号:CN113850324A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111122617.7

    申请日:2021-09-24

    Abstract: 本发明提出了一种基于Yolov4的多光谱目标检测方法,用以解决照明不良情况下的检测效果不良的问题。其步骤为:首先,制作可见光数据集以及对应的红外数据集,并对数据集进行预处理、增强及融合操作;其次,利用改进后的Yolov4网络对得到的最终的可见光数据集和红外数据集进行训练,得到目标检测模型;最后,将实时采集的多光谱图像输入步骤五中的目标检测模型,输出预测的目标位置。本发明能够检测出更多的小目标,且目标测速度得到提升;通过TMDF模块能够提升特征图在夜间的检测效果;利用mobilenetV3代替了CSPdarknet53,极大的减少了模型所需的参数,减轻模型的计算量,减少了对硬件的依赖,提高了模型的训练检测效率。

    一种电调焦在线红外成像宽温度范围测温装置

    公开(公告)号:CN117309158A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311383356.3

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明公开了一种电调焦在线红外成像宽温度范围测温装置,包括热成像装置,为红外波中波热成像装置,可检测0‑2000℃;电调焦镜头,为四组元电动调焦光学镜头,包括由物至像依次设置的前固定组,第一变倍组、第二变倍组、补偿组和后固定组,通过第一变倍组和/第二变倍组与补偿组在光轴方向上电驱动移动实现连续变焦;所述CCD热成像装置位于热成像装置后面,实现热成像的实时成像接收。本发明利用电调焦镜头,让红外成像的景深较小,从而实现精确的距离的测温。

    一种红外热成像温度监测方法及装置

    公开(公告)号:CN116999036A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311211161.0

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明属于红外热成像体检领域,具体的说是一种红外热成像温度监测方法及装置,包括底座;所述底座顶部固接有支架;所述支架的顶部中心位置处转动连接有齿环;所述支架的顶部固接有第一电机;所述第一电机的输出端固接有齿轮;所述齿轮和齿环互相啮合;所述齿环的底部固接有升降杆;所述升降杆的中部转动连接有升降丝杆;在使用时,依靠第一电机驱动齿轮旋转,以此带动齿环和升降杆进行旋转,以此使得红外摄像头围绕体检人员进行旋转,进而可以便于对患者四周不同的部位进行拍摄,以此可以方便对患者进行体检,减少患者需要不断转身来调整身体进行拍摄的情况,以此可以便于进行体检。

    一种基于Yolov4的多光谱目标检测方法

    公开(公告)号:CN113850324B

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202111122617.7

    申请日:2021-09-24

    Abstract: 本发明提出了一种基于Yolov4的多光谱目标检测方法,用以解决照明不良情况下的检测效果不良的问题。其步骤为:首先,制作可见光数据集以及对应的红外数据集,并对数据集进行预处理、增强及融合操作;其次,利用改进后的Yolov4网络对得到的最终的可见光数据集和红外数据集进行训练,得到目标检测模型;最后,将实时采集的多光谱图像输入步骤五中的目标检测模型,输出预测的目标位置。本发明能够检测出更多的小目标,且目标测速度得到提升;通过TMDF模块能够提升特征图在夜间的检测效果;利用mobilenetV3代替了CSPdarknet53,极大的减少了模型所需的参数,减轻模型的计算量,减少了对硬件的依赖,提高了模型的训练检测效率。

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