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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明公开了一种基于激光散斑解调的智能温室气体识别方法，属于光学气体传感领域，其特征在于：通过Nd：YAG激光器输出1064nm的红外激光，经过扩束器和准直镜优化过的激光光束与密闭的温室气体气箱中的气体分子发生作用，然后使用CCD相机采集作用后的激光光束散斑图案；然后对图像预处理：对采集到的图像进行去噪和归一化，以减少噪声干扰和确保数据的一致性；选择ResNet‑50网络模型模型，该模型能从激光散斑图像中自动提取特征，预测气体浓度。与传统方法相较，深度学习驱动的激光散斑分析用于温室气体识别的创新方法有更高的灵敏度和响应速度。
主权项：1.一种基于激光散斑解调的智能温室气体识别方法属于光学气体传感领域，其特征为：由Nd：YAG激光器1，扩束器2，准直镜3，温室气箱4，气瓶一5，气瓶二6，CCD相机7，深度学习网络模型8，所述的一种基于激光散斑解调的智能温室气体识别方法的具体步骤如下：1激光器采用Nd:YAG激光器1输出1064nm的红外激光；2在Nd:YAG激光器1连接扩束器2和准直镜3，激光通过扩束器将激光直径扩大四倍，同时扩束器能够减小光束的发散角度，减轻光束因在气体中散射和吸收造成的影响，从而提高测量的稳定性和准确性；而后通过准直镜，准直镜能将经过扩束后的光束进一步整理为平行光束，减少光束的发散和散射，从而提高测量的准确性；3经过准直镜与扩束器优化过的光束，打入温室气体气箱4，与其中的气体分子发生作用；温室气箱中的气体浓度和种类由两个密闭的气瓶决定；4通过CCD相机7拍摄与温室气体发生作用后的激光光束的散斑图像，然后输入到深度学习网络模型8中，进行信息解调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 一种基于激光散斑解调的智能温室气体识别方法
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