一种基于红外热成像的温度异常定位算法

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温度异常检测难度大,危险系数高等问题,本文提出了一种基于红外图像面阵传感器的传统与人工智能算法相结合的算法。实验表明,本文的算法在一定程度上能够很好地实时检测目标的温度和精确定位。
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基于传热学原理初步确定沥青路面高温温度场影响因素,然后利用SPSS软件对沥青路面温度与影响因素之间相关性进行分析,根据分析结果选择与沥青路面温度具有较高相关性因素作为输入变量,最后分别采用长短期记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory)、BP神经网络和传统回归方法,建立高温期沥青路面温度预测模型。结果表明,气温、太阳辐射强度、相对湿度、地面气压、路面深度与路面温度具有较高相关
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