红外无人机目标检测

为此，深度学习技术在红外目标检测中的应用越来越受到重视。通过建立大规模的红外图像数据集，训练深度神经网络，可以有效提高对复杂场景中目标的检测和识别能力。在技术发展方面，未来红外无人机目标检测可以朝以下几个方向努力。首先，随着人工智能和深度学习技术的不断进步，结合红外成像的多模态数据处理将成为趋势。通过融合红外与可见光图像，利用两种成像技术的互🍀官网补特性，可以显著提高目标检测的准确性和可靠性。其次，实时处理能力的提升也是未来发展的重要方向。现有的红外无人机在飞行过程中进行目标检测时。

2.01亿元！大连理工大学近期仪器采购意向

（1）深度摄像头参数:深度范围：45°x 35°;最大深度距离：1.3m； （2）2D彩色摄像头参数:像素分辨率不低于800W，视场角度：89°； （3）麦克风阵列参数:环形六麦阵列，支持降噪及声源识别，带VAD检测，最远5m远场拾音； （4）扬声器:4Ω15W双扬声器； （5）激光雷达参数：不低于20m测量半径，精度：±5cm；扫描范围：210°； （6）超声波传感器参数:探测范围：1cm~80cm;探测精度：±1cm;探测角度：最大60°； 4.配件：VR🥝官网头显、参数：显示。

这13台光谱仪居然这么有创新点！

高光谱仪 双利合谱 GaiaSky-mini3-VN系列机载高光谱成像系统 新一代无人机载高光谱成像系统，在高光通量、高传递效率的前置光路下能够使具备高采集帧频的SCOMS 探测器能够输出高信噪比、高空间、高光谱分辨率、高精准度的高光谱数据。能够满足悬停时利用双利合谱独有的技术——镜头扫描成像方式来拍摄，同时又能兼顾旋翼无人机按固定( 翼) 类飞行模式实现外置推扫拍摄的需求，多种应用模式可实现有限区域和大面积区域的遥感成像。双利合谱 无人机光谱成像指数分析仪 SpecVisi。

预算1.77亿元！西北工业大学(xué)近(jìn)期(qī)大(dà)批(pī)仪(yí)器(qì)采购(gòu)意(yì)向(xiàng)

255 2025年(nián)10月(yuè) 红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)成(chéng)像(xiàng)系(xì)统(tǒng) 名称(chēng)：红(hóng)外(wài)光(guāng)谱(pǔ)成(chéng)像(xiàng)系(xì)统(tǒng) 数(shù)量(liàng)：1 套(tào) 质(zhì)量(liàng)要(yào)求(qiú)：满(mǎn)足(zú)用(yòng)户(hù)技(jì)术(shù)性(xìng)能(néng)指(zhǐ)标(biāo)，主要(yào)如(rú)下(xià)：Spectral sampling采样间隔：5.6nm 光谱分辨率(30 um 狭缝)：8nm 图像尺寸：7.6mm(spectral)x 14.🎭2mm (spatial) 光圈: F/2.0. 镜头接口: 标准C接口 探测器分辨率：384*288 相机接口：Cameralink接口 服务：质保期和意外险5年 时限：自合同生效后起算12周交货安装、验收合。

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图1中，目标在三维空间做爬升运动，四架无人机分别获取目标相对自身的方位角和俯仰角，对目标运动轨迹进行跟踪。图1 目标与无人机位置关系图Fig.1 Relative position of target and UAVs 红外传感器即红外成像传感器，属于被动传感器，不主动向外发射电磁波，具有隐蔽性好，不易被目标察觉引发目标干扰或逃逸的优势。其次，相较于雷达被动传感器，红外传感器具有测角精度高（对静止目标的测角误差不到0.001 rad，对高速运动目标📞的测角误差也能达到约0.00。