摘要
本发明之结合深度学习的非接触式红外温度测量方法,属于红外辐射测量技术领域,为了解决现有技术在处理多变量之间复杂非线性关系存在局限性的技术问题,包括如下步骤:在不同环境条件下对被测物体进行红外温度测量,获取多种影响因素参数并进行特征提取;根据特征提取结果对多种影响因素采用控制变量法分组获取原始数据;原始数据预处理;使用处理结果构建深度学习神经网络,训练并优化得到红外测温补偿模型;利用红外测温补偿模型输出高精度测量结果,通过构建和训练神经网络模型,有效处理多种影响因素的复杂非线性关系,同时实现了红外测温实时测量与补偿。
技术关键词
温度测量方法
深度学习神经网络
接触式
红外温度传感器
测温
训练神经网络模型
统计分析工具
多维特征数据
温湿度
特征值
低通滤波器
物体
注意力机制
非线性
成分分析
噪声
关系
优化器
超参数
系统为您推荐了相关专利信息
智能控制系统
轻量化神经网络
工业加热设备
模拟量输出模块
功率检测模块
吸塑机热成型
工位
节能方法
长短期记忆网络
分区
高温清洗装置
VCSEL芯片
保温板
导流盘
三通阀