Прогнозування дальності виявлення об'єктів за допомогою поляриметричного тепловізора в різних атмосферних умовах
Прогнозування дальності виявлення об'єктів за допомогою поляриметричного тепловізора в різних атмосферних умовах
У роботі досліджено процес виявлення об'єктів за допомогою поляриметричного тепловізора в умовах різних атмосферних явищ, таких як туман, пил, і вологість. Теоретичний аналіз охоплює основи формування інфрачервоних зображень, вплив атмосферних явищ на випромінювання, використання модуляційної передавальної функції (MTF) та мінімальної роздільної різниці температур (MRTD). Розроблено функціональну схему поляриметричного тепловізора, яка включає модуль обробки зображень, враховує поляризаційні ефекти та інтегрує алгоритми машинного навчання. Результатом є розроблене програмне забезпечення для моделювання процесу виявлення об'єктів. Проведено тестування різних сценаріїв із різними атмосферними умовами. Показано, що використання поляриметричних даних підвищує точність виявлення об'єктів на 10-20% у порівнянні із традиційними підходами. Практичне значення роботи полягає у можливості застосування результатів для оптимізації тепловізійних систем у рятувальних операціях, військових завданнях, а також у наукових дослідженнях.
polarimetric thermal imager, атмосферні умови, прогнозування, humidity, MRTD, машинне навчання, prediction, пил, fog, туман, atmospheric conditions, MTF, machine learning, поляриметричний тепловізор, вологість, dust, detection range, дальність виявлення
polarimetric thermal imager, атмосферні умови, прогнозування, humidity, MRTD, машинне навчання, prediction, пил, fog, туман, atmospheric conditions, MTF, machine learning, поляриметричний тепловізор, вологість, dust, detection range, дальність виявлення
selected citations These citations are derived from selected sources.This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Citations provided by BIP!Popularity provided by BIP!