flir熱像儀app的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統

為了解決flir熱像儀app的問題，作者傅保昕 這樣論述：

現代社會繁忙，在建築物內工作的民眾不一定能得知室外天氣的實時狀態，為了能迅速理解室外大概的天氣狀態，民眾通常會使用網路或APP來查詢，查詢到的結果通常是大區域地區的預估狀況，但就小區域而言此資訊不具有實時性。本論文提出基於熱圖像識別技術的實時雨水檢測系統，紅外線熱像儀搭配樹莓派3B+偵測發熱的陶瓷加熱燈(Ceramic Heat Lamp)當作辨識目標物。每秒讀取一次陶瓷加熱燈當下狀態，先將它加熱到180度，水一碰到加熱面就會立刻蒸發，此加熱狀態被定義為Hot；當水接觸到高溫的陶瓷加熱燈時蒸發後，加熱面接觸水的部分會產生溫度變化，此狀態被定義為Rain。當系統斷電陶瓷加熱燈未加熱或是未加熱到

180度溫度不足，此狀態被定義為Others。在實驗中，將Hot、Rain和Others三類熱影像圖片集資料放入Google Teachable Machine平台使用機器學習訓練，Hot 150張、Rain 150張、Others 300張做50回訓練，每批16份資料，學習率定為0.001，經過訓練後生成模型和標籤後放入樹莓派。為了增加辨識處理效率，在樹莓派上安裝神經運算棒二代，接著建立OpenVINO環境，安裝OpenCV和TensorFlow Lite為物件辨識和邊緣運算使用，讀取訓練過的模型和標籤，便可開始執行辨識，讀取熱像儀的鏡頭畫面，會立刻顯示信心度，經測試Hot信心度能達到平均9

9.088%，Rain信心度能達到平均98.792%。未來，提出的商業化系統可以為當地區域提供可靠和實時的雨量檢測系統，其中包括百貨公司、地鐵站、地下商場和其他設施。

具低成本及快速檢測之太陽光電模組故障診斷系統

為了解決flir熱像儀app的問題，作者李佳諺 這樣論述：

本論文採用無人機(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)搭載紅外線(Infrared, IR)熱像儀(Camera)與可見光鏡頭，透過無人機的操控與設定，快速地拍攝大型太陽光電發電廠所有模組之熱影像及光影像，並回傳給電腦，再經由Matlab軟體程式之影像處理程式將熱影像銳化後，套入拉普拉斯(Laplace)公式使影像更清晰，並且將影像帶入黑階效果。首先，藉由所產生的熱影像圖片自動辨識出太陽光電模組是否有發熱情形，進而確定太陽光電模組是否發生故障，然後再透過Matlab軟體程式進行圖像分析找出故障特徵，而將故障特徵分為是否發熱(熱影像)、發熱面積(熱影像)、模組溫度(熱影像)

與髒污程度(可見光) 等4種。之後，將熱影像及光影像藉由建構於可拓理論(Extension Theory)之智慧型故障檢測方法，辨識太陽光電模組係屬隱裂、灰塵遮蔭、蝸牛紋、旁路二極體短路或完全故障之故障類型，以提升故障檢測的準確度。最後，透過物聯網將太陽光電模組的故障檢測資訊即時傳送至客戶端與廠商端，以便通知其儘速進行故障排除，提升太陽光電發電系統之運轉可靠度。