摘要
本发明公开了一种采用AI建模校正生物体发射率差异测温方法及系统,涉及生物体发射率差异测温技术领域,包括通过多光谱成像装置采集生物体表面的多波段红外辐射强度数据;将所述多波段红外辐射强度数据输入时空卷积神经网络,输出波长-时间依赖的动态发射率函数,所述时空卷积神经网络包含物理约束层,该物理约束层将普朗克辐射定律作为先验知识嵌入网络结构中;采用可微分物理引擎对所述动态发射率函数进行优化,通过最小化包含物理约束项的损失函数调整神经网络参数,所述物理约束项表征实测辐射强度与理论辐射强度的梯度差异;利用生成对抗网络生成病理组织发射率扰动数据,将所述扰动数据加入训练数据集用于增强模型的泛化能力。
技术关键词
发射率
时空卷积神经网络
测温方法
多光谱成像装置
生成对抗网络
物理
校正
动态
神经网络参数
高斯滤波器
模型训练模块
图像处理模块
网络结构
波长
数据采集模块
暗电流噪声
多波段
方程
组织
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深度学习网络模型
生成对抗网络
多模态
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样本
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主题
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