一种基于机器学习的新型温度检测系统

本发明涉及温度测量，尤其是一种基于机器学习的新型温度检测系统。

背景技术：

1、温度传感和检测在气象监测、工业生产等传统领域，以及以人体皮肤为代表的柔性可穿戴传感这类新兴领域均具有重要意义。对温度信息的准确测量在新型农业、天气预测、装备制造、采矿冶金等各个行业都不可或缺。然而目前的温度检测仪仍然难以实现超远距离和高精确度检测，难以对特定时段内温度进行检测和分析。为满足高精度，超远距离，时段显示等要求需要设计新型的温度检测系统。

2、近年来人工智能和机器学习技术的迅速兴起为温度检测提供了新途径，基于机器学习的信号可视化能帮助人们更便捷地分析处理数据并实现数据交互。利用机器学习技术可以对led灯的位置和相对位移进行捕捉并自动识别判断，提高温度检测的精度、距离和效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对上述现有技术中存在的问题，提供一种基于机器学习的新型温度检测系统，通过接收温度信号并将温度信号中的信息转换为一组led灯泡的相对位移，采用外部电路带动led灯泡闪烁，识别灯泡闪烁位置实现高效、高精度和超远距离的实时温度检测。

2、本发明通过以下技术方案实现：提供一种基于机器学习的新型温度检测系统，包括温度传感器模块、led灯泡、后台处理模块；所述温度传感器模块包括温度感应模块、温度信号量化模块；所述后台处理模块包括图像捕获单元、图像处理单元、机器学习单元、显示器装置。该新型的温度检测系统可以用于野外测量温度，用一种高精度，超远距离的方法实现温度检测，并且通过将温度信息进行可视化处理，能显示一定时段内的温度波动情况，提高了测量效率和准确度。整个系统运行稳定，结构简单，成本低，扩展了测量温度的方法，解决了传统温度检测的测量距离有限、只能显示当前时刻温度、精确度不高的问题。

3、其中，所述温度感应模块可以接收温度信号，并将温度信号量化转换为led灯泡之间的相对位移。

4、进一步地，在温度发生变化时，led灯泡产生相应的位移，当温度不同时，led灯泡的相对位移不同。

5、进一步地，led灯泡在外部电路供电下点亮，便于图像捕获单元捕捉图像数据。且灯泡的相对位移与实时温度呈线性关系。

6、进一步地，所述图像捕获单元可以是各大厂商推出的高清摄像头、摄像机等，应具备捕捉灯泡闪烁图像的能力。

7、进一步地，所述机器学习单元用于提取图像捕获单元捕捉的led灯泡相对位移图像，通过机器学习算法构建灯泡位移和实时温度的分析模型。

8、进一步地，所述图像处理单元根据灯泡位置和相对位移分析训练模型对接收到的灯泡闪烁图像进行发光点定位和相对位移识别，三个灯泡呈等腰三角形式排列，顶点灯泡与另外两个灯泡形成一个夹角，每次温度变化时，作为指示的灯泡会有一段微小位移，致使夹角发生变化，因此便可得到三个灯泡闪烁相对位移信息。将信息与预输入的位移与温度的关系进行对比，得到温度信息。

9、进一步地，所述显示器装置将得到的温度信息进行实时和时段显示。

10、本发明的有益效果是：

11、1.本发明中的一种基于机器学习的新型温度检测系统，采用模块化设计思维，在现有技术的基础上，进行了信息的可视化处理，提高了检测系统的准确度和灵活性，实现了可视化的温度检测。

12、2.本发明中的一种基于机器学习的新型温度检测系统，将ai传感技术与温度检测结合实现了小型化、轻型化的温度计，克服了传统温度计只能短距离使用、无法显示时段内温度波动以及精确度有限等缺点，拓宽了温度计的使用场景。

13、3.本发明中的一种基于机器学习的新型温度检测系统，将led灯泡与ai传感相结合，使得温度信息与led灯泡因温度变化产生的相对位移对应，实现了温度信号的可视化，提高了测量温度的效率和准确性，还能实时显示一定时段内温度的波动情况。

14、4.本发明中的一种基于机器学习的新型温度检测系统，将温度检测与图像识别技术结合，通过机器学习技术准确识别led灯泡的相对位移准确得到温度信息，精确度较高，可以精确到0.1℃。进一步地，图像捕获单元可远程捕捉图像并进行分析，实验人员可以远程进行温度的测量与记录，得知野外具体的温度情况。

技术特征：

1.一种基于机器学习的新型温度检测系统，其特征在于包含温度传感器模块、led灯泡、后台处理模块；所述温度传感器模块包括温度感应模块、温度信号量化模块。当所述温度感应模块接收到环境中的温度信号时，通过led灯泡将温度信号具有的信息传递给温度信号量化模块，并通过三个led灯组成的三角形排列的相对位置变化将温度信号量化为灯泡之间的相对位移，以此表征温度信号；led灯泡由外部供电电路点亮并以一定频率闪烁，其相对位移与实时温度相关。

2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的新型温度检测系统，其特征在于，所述温度感应模块连接所述温度信号量化模块，用于接收温度信号并将其量化为led灯泡的相对位移。

3.如权利要求1所述的一种基于机器学习的新型温度检测系统，其特征在于，所述温度信号量化模块连接所述led灯泡，温度变化导致led灯泡的相对位移发生改变，并据此来判断当前温度。

4.如权利要求1所述的一种基于机器学习的新型温度检测系统，其特征在于，所述图像捕获单元可以拍摄led灯泡相对位移图像，并将图像供给所述机器学习单元，通过机器学习算法构建led灯泡相对位移和实时温度的分析模型。

5.如权利要求1所述的一种基于机器学习的新型温度检测系统，其特征在于，所述图像处理单元使用灯泡相对位移和实时温度的分析模型对于来自图像捕获单元捕捉到的led灯泡相对位移图像、进行发光点定位和灯光位置识别，并将识别得到的灯光位移信息与预输入的相对位移与温度的关系进行比对，得到温度信息，外接所述显示器模块实时显示温度结果。

技术总结
本发明提出了一种基于机器学习的新型温度检测系统，包括温度传感器模块、LED灯泡、后台处理模块；所述温度传感器模块包括温度感应模块、温度信号量化模块；所述后台处理模块包括图像捕获单元、图像处理单元、机器学习单元、显示器装置。该系统能够持续探测环境中的温度波动，准确测量实时温度。新型温度探测功能基于三只LED灯泡的相对位移，当温度不同时，LED灯泡产生的相对位移不同，通过后台处理模块识别和分析三只灯泡的相对位移，与预设的位移与温度的关系进行比较，以此来准确测量温度。这种新型的温度检测系统实现了器件的小型化，能够进行超远距离温度检测，对温度波动敏感，精确度高，既能实时显示某时刻温度也能显示时段内温度波动情况。

技术研发人员：张岩,李彬,周远恺,崔鑫,聂家恒
受保护的技术使用者：电子科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/25