【摘要】：高于絕對零度的物體都輻射紅外線,紅外熱像儀是一種對物體紅外輻射進(jìn)行探測,并轉(zhuǎn)化為圖像進(jìn)行分析顯示的儀器。通過對目標(biāo)物的成像進(jìn)行分析可得出其外表溫度場。本文開發(fā)了一套用于紅外視頻顯示、人體體溫測量、睡眠監(jiān)測的安卓軟件。安卓軟件采用android studio作為開發(fā)工具。作為客戶端,軟件通過WIFI模塊與服務(wù)端間進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接與通訊。應(yīng)用上,軟件實現(xiàn)了圖像的實時顯示、場景溫度實時分析、睡眠踢被子檢測與報警、人體溫度監(jiān)測、人體運(yùn)動監(jiān)測等功能。本文總結(jié)了熱像儀測溫原理,在體溫范圍內(nèi)對組件進(jìn)行定標(biāo),得出線性測溫公式。對于測溫距離和熱像儀內(nèi)部溫度的影響,文中采用線性函數(shù)來近似,從而得出修正后的線性測溫模型。軟件基于TCP Socket實時接收嵌入式服務(wù)端傳輸?shù)募t外圖像。通過SOAP協(xié)議,軟件可調(diào)用相應(yīng)的web服務(wù)來改變服務(wù)端的狀態(tài)。我們采用具有上下限的平臺直方圖均衡算法來實現(xiàn)14位圖像至8位灰度圖像的AGC變換。采用偽彩色編碼,將8位圖像轉(zhuǎn)變?yōu)?4位彩色圖像,提高了紅外圖像的顯示效果。我們在軟件中實現(xiàn)了OTSU、最大熵分割等分割算法。基于閾值分割算法,我們得出人體高溫區(qū)域,實現(xiàn)了睡眠踢被子檢測算法、平均體溫監(jiān)測。踢被子檢測算法采用人體區(qū)域占比和前景平均灰度兩種測度。體溫監(jiān)測則是在人體區(qū)域中取前20%的點作為皮膚區(qū)域。此外,我們利用幀差法來計算人體的運(yùn)動幅度。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TN215
【圖文】：

在實際測溫時，熱像儀獲取的除了被測物的輻射，還包括其反射的環(huán)境輻射、大氣輻射，此外其內(nèi)部器件輻射也影響最終輸出。圖2-1展示了熱像儀測溫時所接受的輻射情況，可見到達(dá)熱像儀的外部輻射由測溫物體發(fā)出的輻射、其反射的環(huán)境輻射、大氣輻射等組成。因而，到達(dá)熱像儀的單波長輻射亮度總和可表示為： = ( ) ( ) ( ) ( ) (2.7) 為物體發(fā)射率， 為物體表面溫度， 為物體的吸收率， 為環(huán)境溫度， 大氣溫度， 為大氣透過率

90]作為定標(biāo)點。根據(jù)觀察，同一黑體溫度下，中心點處灰度值較高，這可能是由于黑體不均勻。以這些定標(biāo)點的平均值來近似陣列中所有點，具體點的選取見圖2-2。(4) 黑體從26℃到39℃變化，每次增加1℃，記錄4次取平均值。圖 2-2 定標(biāo)黑體與定標(biāo)點定標(biāo)詳細(xì)數(shù)據(jù)如表2-1所示，在環(huán)境溫度22℃下，我們記錄了圖像平均灰度值(高于9340)、中心點灰度值、其他四點灰度值、以及5個點的均值，內(nèi)部溫度則保持在25.7℃左右。由圖中數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，圖像平均灰度值相對具體的點灰度值過低，這可能是由于黑體邊緣溫度較低。中心點灰度值相對較高，但差距不大，因此采用5個點的均值。表 2-1 定標(biāo)實驗數(shù)據(jù)黑體溫度(℃)平均灰度值中心點 點[30

38.8 9435 9462 9457 9455 9457 9458 9458 25.939.8 9441.5 9470 9466 9465 9465 9466 9466對定標(biāo)所得的溫度-灰度表采用線性函數(shù)擬合，見圖2-3。在近距離、內(nèi)部溫度保持在25.7℃左右，環(huán)境溫度為22℃時，熱像儀的輸出灰度與黑體溫度成線性關(guān)系，采用線性函數(shù)擬合，可得到定標(biāo)曲線： = Ё (2.29)圖 2-3 定標(biāo)擬合曲線，圖中實心點為定標(biāo)點平均值固定黑體溫度為34.5℃，改變測溫距離，可得到距離-灰度關(guān)系。如圖2-4所示，橫坐標(biāo)為熱像儀到黑體的距離(m)，縱坐標(biāo)為輸出的14位灰度。圖中實心點為某距離下的灰度

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2770961