目标距离与环境变量对红外测温巡逻车测温精度影响分析

• 作者: 畅宏达 董世浩 翟子洋 牛一帆 翟继元 杨炜
• 来源期刊: 汽车博览
• 关键词: 红外测温 神经网络 环境变量 无人驾驶
• 年，卷（期）: 2020,（23）
• 所属期刊栏目: 理论前沿
• 页码范围: 94-96,98
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

红外测温技术具有非接触测量、温度分辨率高、响应速度快等优点,如今已广泛应用于高铁、玻璃行业,塑料行业、食品加工行业等领域.在2020年的公共安全事件防控中,红外测温技术及设备得到快速发展与应用,并在排查过程中起到了重要作用.但其精度容易受到测温距离、环境温度、环境湿度等环境变量因素的影响从而导致测温结果不准确.通过对选定红外测温模块的实验应用,数据分析,建立模型.分析了在测温过程中目标距离、环境温度、环境湿度对测温结果的影响,提出了建立神经网络模型对实验数据进行拟合、分析及预测的修正与补偿方法.并在修正与补偿之后与真值温度进行对比评价,不断修正使模型精度达到理想效果,提升了测温精度.并将建立的温度修正模型与无人小车结合,建立无人驾驶测温预警巡逻车平台.改变传统固定测温模式,提高测温机动性与灵活性.