针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。

传统的测温技术操作方法用起来不太方便 ， 测量时间也较长，而红外测温为测量人体表面温度提供了快速，非接触式手段，可广泛，有效的用于人们体表温度测量。本文通过介绍人体红外测温仪的实现方法来进行改进，结合热释电原理，以 STC89C52 单片机为其核心控制部件及红外测温探头 TN901 为基础，对数据进行分析，再通过 LCD 把结果显示出来，并且设置报警值。与传统的测温方式相比，具有操作方便、响应时间短、使用寿命长、非接触等一系列优点。实验结果表明，在测温距离不低于 10cm 的情况下，对人体表面温度测量的误差低于 0.5℃。

本文介绍了一种基于单片机C的热释电人体感应红外报警器专业系统的设计与制作。该系统采用了热释电传感器和红外线传感器，能够实现对人体的感应和识别，并通过报警器进行报警。文章详细介绍了系统的硬件设计和软件设计，包括电路原理图、程序设计和调试过程。该系统具有低功耗、高灵敏度、稳定性好等优点，适用于家庭、办公室等场所的安防监控。

用于idata的移动物联终端怎么样在项目中使用它的红外扫描枪的用

基于STC89C52的单片机开发作品。包括材料清单，原理图，接线图，源码等全部资料。

红外编码解码 一些文献 编码方式总结 和单片机红外通信相关的

基于stm32 zgt6的红外成像测温仪设计，下位机部分使用的mlx 90640模块 + zgt6完成32*24个体温数据的传输，并带有蜂鸣器模块完成超温警报功能；经调试通过可直接使用。

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

基于Arduino的心率灯，带有基于WS2812B的红外遥控器。 硬件组件: WS2812b× 1 Atmel ATMEGA 328P-PU× 1 Adafruit Flora RGB Neopixel LED- 4件装× 1 Microchip ATtiny85× 1 旧HP扫描仪的抢救镜头× 1 红外接收器（通用）× 1 红外遥控器× 1 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE 手动工具和制造机器: Flashforge梦想家 3D打印机（通用） 这是一个简单而酷炫的情绪照明项目，带有红外遥控器，我是从一台旧HP扫描仪的扫描床上的扫描镜头开始制作的。 该透镜能够沿宽的表面均匀地重定向点状光源。从这里想到的是将它连接到Adafruit Neopixel LED，以获得色彩鲜艳的20厘米长的光源。然后我设计了一个3D打印的外壳来支持镜头并容纳LED，微处理器和IR接收器。 对于初始测试，我使用了Arduino Nano，这对于这个项目来说已经足够了。最终版本可能会使用Attiny85。

收集的各有关万年历的C语言程序，部分模块含有proteus仿真图，希望给需要的的朋友一个参考