紅外線熱像儀透視的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 紅外線熱像儀透視

另外網站FLIR EXTECH IRC130紅外線熱像儀測溫650度也說明：MSX專利技術，讓紅外線熱影像俱備光學細節，有更好的透視感與物體辨識; 可測量溫度- 25℃ ~650℃; 高精度，可調整發射率; 精準瞄準定位，同軸定距雷射光點及 ...

聖約翰科技大學 資訊工程系碩士班 范俊杰所指導 羅士軒的 應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測 （2021），提出紅外線熱像儀透視關鍵因素是什麼，來自於紅外線熱像儀、影像辨識、盲點區物件偵測、深度學習、Xception、YOLOv4。

而第二篇論文國立中正大學 資訊工程研究所 劉偉名所指導 施宣宇的 整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測 （2020），提出因為有 熱像儀、影像對位、邊緣運算、人頭偵測、膚色檢測、體溫量測的重點而找出了 紅外線熱像儀透視的解答。

最後網站【Biomedical系列】因應防疫需求熱像儀需求暴漲則補充：部分醫院也會在門口架設「紅外線熱像測溫儀」來快速篩檢出發燒患者。新型冠狀病毒 ... 例如這波段的攝影機可以應用在安全監控，並可透視玻璃，能夠掃描到雷射光看不到的區域 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了紅外線熱像儀透視，大家也想知道這些：

應用Xception與YOLO於紅外線熱像儀之盲點偵測

為了解決紅外線熱像儀透視的問題，作者羅士軒 這樣論述：

本論文應用卷積神經網路影像辨識方法，整合紅外線熱像儀在昏暗的環境下進行拍攝，並與一般攝像機所拍攝的畫面進行對比。希望能夠透過紅外線熱像儀的熱感應功能提升對環境的辨識與理解，更加容易發現其他道路使用者的位置。本論文採用處理速度較快的Xception及YOLOv4卷積神經網路進行辨識與訓練，並從他們的準確性及效率進行分析與對比。選擇Xception及YOLOv4作為本研究的目的是它能清楚地即時反應路況讓司機做出相對的反應。從這項實驗中可以發現紅外線熱像儀比一般攝像頭更加容易在視線不良的條件下拍攝到其他道路使用者的位置。在資料集相同的條件下發現YOLOv4的訓練過程比Xception快一小時，而且

YOLOv4的準確率也比Xception高出5%。選擇使用Xception的原因是他在2014年ImageNet的競賽中奪得了冠軍，運算速度很快。而選擇使用YOLOv4的原因是當YOLOv4與EfficientDet的性能相當的情況下，他的推理速度比其他的還要快兩倍。而相比的YOLOV3的AP和FPS分別提高了10%和12%的差距。本研究最大的貢獻就是當在低照度的環境下，使用的程式與兩個模組的輔助下，依然能清楚的觀察到盲點區裡的物件。

整合可見光與熱像儀之邊緣運算裝置應用於即時多人顏面溫度量測

為了解決紅外線熱像儀透視的問題，作者施宣宇 這樣論述：

發燒為人體免疫系統對抗大部分病毒入侵時的反應，因此可用來判定是否感染了某些疾病，進而提醒發燒者自主健康管理。在公共場所偵測發燒的技術仍存在一些瓶頸，例如：使用額溫槍測量每個人的額溫增加了人力負擔與接觸風險，且無法及時處理大量人群。部分人流量大的入口改以熱像儀進行量測，但會受非人體的熱源影響造成量測錯誤，需使用額溫槍進行二次複查。部分熱像儀改以多點測溫或在感興趣的矩形框內進行測溫，但對於不同個體的身高差異仍無法準確量測。 我們在Nvidia Jetson平台上整合可見光鏡頭與熱像儀，使用透視轉換矩陣實現雙影像對位，應用YOLOv4、U-Net模型與YCbCr閾值過濾進行可見光影像內人頭部

位膚色區域的偵測，再從對位後的熱影像同一位置找出該膚色區域的溫度。我們設計了圖形化介面操作儀器並即時顯示量測結果。 本研究開發的設備體積輕巧便於攜帶，適合應用在人流量大且不定期營業的場所入口，例如市場、夜市入口等。當行人手上拿著熱食，或是毛髮被烈日曝曬下的情境中，傳統熱像儀抓取到的高溫易被這些干擾誤導，而本設備仍可正確取得頭部皮膚的高溫。在陰天模式下每秒平均能運算8張影像，接近市售熱像儀的最高取樣頻率。本研究所開發的程式以python語言撰寫，可轉移至不同的運算設備上進行修改與擴充，所用的硬體設備主打較低的價格、優異的性能表現與輕巧且易於架設的特性，能被普及應用。

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