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基于机器视觉的船舶SO_(2)排放速率反演方法: 收藏
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引用; 《光子学报》2025年第1期54卷 189-200页; 作者：何微微刘翔宇张会亮唐奇欣曹其航钟士桐孙明琨烟台大学物理与电子信息学院烟台264005; 排放速率对于研究污染气体扩散的动力学特性及污染物的时空演化规律至关重要,为此提出一种基于机器视觉的排放速率反演方法。首先通过自主设计的SO_(2)紫外相机系统,基于紫外成像测量原理和光谱定标法获取烟台港一艘客货船排放尾气羽流...; 排放速率对于研究污染气体扩散的动力学特性及污染物的时空演化规律至关重要,为此提出一种基于机器视觉的排放速率反演方法。首先通过自主设计的SO_(2)紫外相机系统,基于紫外成像测量原理和光谱定标法获取烟台港一艘客货船排放尾气羽流中的SO_(2)浓度信息。随后利用Farneback光流算法检测羽流图像中光流的运动方向及强度,对光流向量进行可视化处理,计算得出图像中船舶尾气的排放速度。最后,结合SO_(2)的浓度信息与计算得到的排放速度,对结果进行分析,实现SO_(2)排放速率精确反演。试验结果表明,基于机器视觉的反演方法能够有效估算SO_(2)排放速率,对船舶尾气排放监测具有实际意义。; 来源：详细信息评论

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