Pāriet uz galveno navigāciju Pāriet uz meklēšanu Pāriet uz galveno saturu

Mathematical Model and Synthetic Data Generation for Infra-Red Sensors

  • Laura Leja
  • , Vitālijs Purlans
  • , Rihards Novickis
  • , Rihards Novickis
  • , Cvetkovs Andrejs
  • , Jānis Cvetkovs
  • , Kaspars Ozols
  • , Kaspars Ozols
    • Ne LU

    Zinātniskās darbības rezultāts: Devums žurnālamZinātniskais raksts (žurnālā)koleģiāli recenzēts

    6 Atsauces (Scopus)

    Kopsavilkums

    A key challenge in further improving infrared (IR) sensor capabilities is the development of efficient data pre-processing algorithms. This paper addresses this challenge by providing a mathematical model and synthetic data generation framework for an uncooled IR sensor. The developed model is capable of generating synthetic data for the design of data pre-processing algorithms of uncooled IR sensors. The mathematical model accounts for the physical characteristics of the focal plane array, bolometer readout, optics and the environment. The framework permits the sensor simulation with a range of sensor configurations, pixel defectiveness, non-uniformity and noise parameters.

    OriģinālvalodaAngļu
    Raksta numurs9458
    Lapas (no-līdz)1-15
    ŽurnālsSensors
    Sējums22
    Izdevuma numurs23
    DOIs
    Publikācijas statussPublicēts - dec. 2022

    OECD Zinātnes nozare

    • 1.1 Matemātika

    Nospiedums

    Uzziniet vairāk par pētniecības tēmām “Mathematical Model and Synthetic Data Generation for Infra-Red Sensors”. Kopā tie veido unikālu nospiedumu.

    Citēt šo