项目名称: 发射率及温度自适应分离算法

项目编号: No.60877065

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 金属学与金属工艺

项目作者: 杨春玲

作者单位: 哈尔滨工业大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 用于红外辐射测量的普朗克定律因目标发射率不确定而无法实现发射率和温度的准确测量,本项目建立一种发射率及温度自适应分离算法模型,可以自适应地在线分离出任何目标的发射率和真温。该模型是将发射率的自适应算法模型与红外技术理论结合而创建的,解决了发射率和温度测量存在的数学欠定问题。该模型可以用于军事、工业、农业、遥感遥测等红外辐射测量领域。 本项目将研究模型的结构、模型的激活函数、模型的目标函数。在此基础上,深入研究无约束优化算法理论,设计出基于上述模型,仅仅依据目标多个通道的辐射信息,就可以自适应地分离出任何目标的发射率和真温的最优搜索算法,提高模型的运算速度和精度。 研究了针对低温目标弱光电信号提取技术,提出了基于混沌的弱辐射信号提取方法,从而有效地提高发射率的辨识精度;探索发射率与温度自适应算法模型的应用领域,设计出基于该算法模型的热红外遥感领域地表温度和发射率分离方法和基于该算法模型的小目标识别算法,为将项目的研究成果应用于军事和民用领域奠定了基础。

中文关键词: 光谱发射率;温度;自适应优化算法;遥感;目标识别

英文摘要: It's not accurate to measure emissivity and temperature of target by the Planck's law can which is used for infrared radiation measurement because of the nondeterminacy of target emissivity. An adaptive separating algorithm model is proposed in this project which can online adaptive to separate the emissivity and true temperature for any target. The underdetermined problem of emissivity and temperature measurement is resolved by using the model established with adaptive algorithm for emissivity and infrared theory. This model can be applied to the field such as military, industry, agriculture, remote metering and sensing. This project will study on the structure, activation function and objective function of model. A deeply research will be made on unconstrained optimization algorithm, and a optimal search algorithm to improve the calculation speed and precision will be proposed which could separate the emissivity and true temperature for any target only using multi-channel radiation of target. To improve the identification precision, a method for low temperature and weak photo- electric signal detection is studied, and way to detect low radiation signal by chaos is proposed; To establish the adaptive algorithm model for emissivity and temperature, propose the separeting algorithm for land surface temperature and emissivity, and small target identification, will be used in military and civilian areas laid a foundation。

英文关键词: Spectral emissivity; Temperature; Adaptive optimization algorithm; Remote sensing; Target identification

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI 2022】跨模态目标跟踪: 模态感知表示和统一基准
专知会员服务
42+阅读 · 2022年1月6日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
103+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年1月11日
专知会员服务
77+阅读 · 2020年12月6日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
【极市打榜】裸土识别检测算法上新!
极市平台
3+阅读 · 2022年3月16日
【极市打榜|算法上新】人员检测识别
极市平台
1+阅读 · 2022年2月23日
【极市打榜|算法上新】口罩识别
极市平台
0+阅读 · 2022年2月19日
一文带你了解语音信号处理技术
PaperWeekly
9+阅读 · 2022年1月26日
干货 | 目标识别算法的进展
计算机视觉战队
17+阅读 · 2017年6月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
31+阅读 · 2020年9月21日
小贴士
相关VIP内容
【AAAI 2022】跨模态目标跟踪: 模态感知表示和统一基准
专知会员服务
42+阅读 · 2022年1月6日
专知会员服务
37+阅读 · 2021年8月31日
专知会员服务
103+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年7月25日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年1月11日
专知会员服务
77+阅读 · 2020年12月6日
【KDD2020】自适应多通道图卷积神经网络
专知会员服务
119+阅读 · 2020年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员