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红外图像最新视觉报道_红外图像传感器(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

红外图像

图像融合与语义分割的四大创新点 1️⃣ 深度学习驱动的多源图像融合: 利用深度学习技术，将来自不同传感器或光谱带的图像进行有效融合，以提供更全面的视觉信息。例如，结合卷积神经网络和生成对抗网络的方法，不仅提升了融合图像的质量，还保留了重要特征和细节。这种技术在处理卫星图像或医学图像等复杂场景时尤为重要。 2️⃣ 融合图像的深度语义分割: 将图像融合与深度语义分割相结合，发展出针对融合图像的高效语义分割模型。这些模型利用融合后的图像提供的额外上下文信息来提高分割的准确性。例如，通过使用U-Net或DeepLab等深度学习架构，模型能够更准确地识别和分割融合图像中的各个对象。这种方法在医疗影像分析、土地覆盖分类等领域尤为有效。 3️⃣ 自适应融合策略和语义分割: 这些策略能够根据不同的场景和任务需求动态调整图像融合的方式。例如，可以设计一个深度学习模型，该模型根据图像内容自动决定如何融合不同源的图像，以最大化语义分割的效果。这种自适应能力使得模型在处理多样化的图像数据时更加高效和准确。 4️⃣ 跨模态数据融合和分割: 在这种方法中，不同模态的数据（如视觉图像和红外图像）被融合以提供更丰富的场景信息，进而提高语义分割的性能。例如，可以使用深度学习模型将视觉和红外图像融合，以提高夜间图像或在复杂光照条件下的分割准确率。这种跨模态融合技术在自动驾驶、环境监测等领域具有重要的应用价值。

「中国航展」红箭-12导弹，发射后竟然“垂直”爬升。红箭-12反坦克导弹采用了软发射，安装一个非常小巧的低推力的启动发动机，可以把导弹以30米/秒的极低初速推出发射筒，这样就可以实现很低的后坐力，还能够在工事或房间的封闭空间对外发射。发射原理与美国标枪导弹很相似。红箭-12导弹以低速出筒大约15～20米以后，会启动主发动机，然后导弹加速到200多米/秒的速度，同时以非常大的仰角迅速爬升到200米高度，进入巡航状态，最后在弹道末端向红外图像引导头事先锁定的目标俯冲。

“有史以来最清晰的金星照片”𐟪 由赤月探测器(Akatsuki)拍摄的最清晰的金星夜侧红外图像图片来源:JAXA, ISAS, dart, Damia Bouic(处理) 「每秒约1亿个暗物质穿过人体」「无处不在的暗物质到底是什么」

「天文探索计划」「universal_sci天文酷图」「天文酷图」【universal_sci天文酷图】一张非常有趣的图像展示了脉冲星 PSR B1509-58 的多波长视角 - 红外图像显示了脉冲星周围大片天空。 - 光学图像更近，显示了周围的气体云 - X 射线数据显示了脉冲星驱动的高能风的影响。来源：X 射线（NASA/CXC/SAO/P.Slane 等人）；红外（2MASS/UMass/IPAC-Caltech）；无线电（Molonglo Obs. Synthesis Tel.））来源：universal_sci 出处：Universal-Sci 翻译：baidu* *：此为机器翻译且未人工审核，可能有不通顺的地方。发布时间：2024年11月27日03时19分31秒

「俄乌局势新进展」俄军在库尔斯克的一个历史视频，俄军记录了攻击乌军隐藏坦克pp 好几发自杀穿越机，然后乌军坦克爆燃。爆炸的红外图像以前发过，这次过程完整点Ol'govka𐞐𛑌𐳐𞐲𐺐𐥍—

歼-20的EOTS能否具备"军团"吊舱的被动测距能力？美国"军团"吊舱能够通过图像比对的方式测距，说白了就是靠检测目标不同距离红外图像的细微差别来测距，图像比对的测距精度虽然不一定比激光测距和雷达测距高，但却是一种不发射任何电磁波的被动测距方式，隐蔽性更强。图像比对测距使得"军团"吊舱具备了一定的火控能力，美国空军第85测试评估中队的F-15C战机就曾用“军团吊舱”进行瞄准，发射AIM-120击落了一架QF-16靶机。那有必要为歼-20的EOTS开发这样的测距手段呢？一旦EOTS能够锁定目标，就可以自行为空空导弹装订惯导数据，而雷达只需用窄波束进行几十秒的中继制导就OK了，不用再用宽波束搜索、测距和锁定了，这样一来，就能最大限度的发挥歼-20的隐身性能。

发射后竟“垂直”爬升，红箭-12导弹真厉害! 我国研制的红箭-12导弹以以30米/秒的发射，减少后座力，低速出筒大约15～20米以后，然后启动主发动机，迅速把导弹加速到200多米/秒的速度，与此同时用极大的仰角迅速爬升到200米高度，从而进入巡航状态。红外图像引导头迅速搜索目标进而锁定目标，最后红旗-12在弹道末端向红外图像引导头事先锁定的目标俯冲。 #利剑计划# #军事# 大家对此怎么看呢？

「资讯」【韩美研究团队宣布已开发出下一代高分辨率图像传感器技术】据韩联社 11月20日大田报道，韩国科学技术院（KAIST）20 日宣布，电气工程学院金相铉教授的团队与美国耶鲁大学合作开发了一种超薄高分辨率图像传感器技术。即使在小于 1（微米，百万分之一米）的薄吸收层中，也可以实现 70% 以上的高量子效率，吸收层的厚度可以减少 70% 以上。随着吸收层变薄，可以简化像素化过程，从而实现高分辨率并降低成本，但存在长波长光吸收降低的问题。研究团队证明，多巴模式共振（GMR，一种特定波在特定波长下共振并在相应条件下使能量最大化的现象）结构可以在 400 至 1,700 nm 的宽波长范围内保持高效光吸收。一纳米（nm）是毫米的百万分之一。它不仅包括可见光区域，还包括短波红外区域，可用于各种行业，如安全系统、医疗和工业图像传感器应用、自动驾驶以及航空和卫星观测。金相铉教授表示，“我们已经证明，即使在超薄吸收层中，我们也可以实现比现有技术高得多的性能”，并且“通过确保日本索尼主导的超高分辨率短波红外图像传感器技术的原始技术，我们开辟了进入市场的可能性”。研究结果已于15日在国际期刊《光：科学与应用》上发表。（编译：雅慧）链接：网页链接

热成像摄像头 𐟌᯸最近发现了一款超酷的高科技产品——热成像摄像头。它不仅能在夜间提供清晰的图像，还能检测温度差异，真是安防和监测的好帮手。今天就来和大家聊聊它的神奇之处。 𐟌᯸热成像摄像头的基本原理热成像摄像头通过感应目标物体发出的红外辐射能量来捕捉和测量其热量分布，生成热图像。这个过程就像给物体“量体温”一样，只不过是通过红外辐射而不是直接接触。热成像摄像头可以检测到不同物体表面的温度差异，将这些差异可视化为不同的颜色或亮度。这样，我们就可以直观地监测和识别目标物体。 𐟓ᧃ�像摄像头的工作方式热成像摄像头通过使用热敏元件如微堆、热电偶等感应目标物体所发出的红外辐射能量。这些热敏元件将红外辐射能量转化为电信号，然后通过信号处理和图像生成算法，将电信号转化为可视化的热图像。这些热图像可以通过显示屏或其他设备来观察和分析。就像我们平时用相机拍照一样，只是拍的是温度分布而不是光线分布。 𐟌热成像摄像头的应用场景热成像摄像头在夜间监控方面非常给力，依靠目标物体的热量分布进行监测，无需依赖外部光源，所以夜间也能看得清清楚。防盗报警也是它的强项，能够检测到不同温度的物体并可视化为不同颜色或亮度，触发报警系统。另外，火灾监测也是它的一大亮点，通过检测异常高温区域，可以及时发出警报。人员流量分析也不在话下，通过检测人体热量分布实时统计和分析人员流量，适用于公共场所、商场、车站等需要人流控制和管理的地方。边境监控也是它的一个应用场景，通过检测人体和车辆热量分布实现边境监控，安全人员可以及时发现潜在的越境行为。热成像摄像头真的是一款多功能的高科技产品，不仅能突破传统视觉束缚，还能在各种复杂环境下提供精准的监测和识别功能。如果你对这款摄像头有任何疑问或使用心得，欢迎在评论区和我互动哦！𐟘Š

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