摘要
本发明涉及热释电红外检测的推扫成像领域,具体为一种针对热释电红外线列器件推扫成像的目标识别方法。本发明基于各像元在时间上的连续斜率变化判断有效信号,不仅解决输出信号幅度受环境温度影响的问题,还避免了统一阈值判断受限于线列器件各像元一致性差异的问题,同时防止了尖峰噪声对于目标探测的影响,扩展了应用范围;以运动方向边缘特征占据整体成像范围的比例作为关键特征,解决了随目标速度变化影响探测识别准确率的问题;同时计算所需特征值也从N×通道数减少至2×通道数,降低了特征规模,进而提升识别速度。最终本发明不仅提升了目标识别的准确率和速度,且解决了现有识别技术受限于目标速度的问题,提升了可应用性。
技术关键词
热释电红外线
机器学习模型
识别方法
成像
热释电红外检测
红外辐射特征
信号
数据采集板
尖峰噪声
支持向量机
训练集
通道
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速度
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运动
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