嵌入式红外图像实时处理系统的研究的开题报告一、研究背景红外图像识别在军事、航天和民用等领域都有着广泛的应用，红外图像实时处理系统是红外图像自动检测、警报与管理系统的关键部分。本研究旨在设计一种基于嵌入式系统的红外图像实时处理系统，以提高红外图像的处理效率并减少计算成本。二、研究意义近年来，随着红外技术的不断发展，红外成像技术已经成为光电探测技术的重要组成部分。基于红外成像技术的智能图像识别系统在军事领域、民用领域以及医疗领域上已得到广泛应用。而本研究所设计的嵌入式红外图像实时处理系统能够提升处理效率，降低计算成本，有着重要的应用价值。三、研究方法和技术路线本研究主要采用以下研究方法和技术路线：1.系统需求分析：对于红外图像实时处理系统的功能需求与性能需求进行分析，确定系统的整体设计2.硬件平台设计：选择嵌入式硬件平台进行系统设计，对硬件进行优化3.软件系统设计：针对红外图像实时处理系统所需的特定功能开发软件4.系统集成与优化：对系统进行整合测试，对性能进行优化五、预期成果本研究将完成以下预期成果：1.设计出一种基于嵌入式系统的红外图像实时处理系统，提高红外图像的处理效率并减少计算成本2.完成系统整个功能模块的开发，并进行性能测试3.研究得出系统比较优秀的性能参数和效益标准4.编写论文，发表相关学术论文成果六、研究难点本研究的难点在于：1.系统性能优化：对于大规模运算的红外图像处理，需要对系统进行性能优化以保证处理的精准度和实时性2.系统软件设计：开发基于嵌入式设备的软件，在硬件资源限制条件下实现红外图像处理功能的设计七、研究计划本研究的时间进程如下：1.系统需求分析：两周2.硬件平台设计：两周3.软件系统设计：一个月4.系统集成与优化：两周5.论文写作：两个月八、参考文献1.刘士兵，周嬴.大规模红外图像实时分析系统的设计与实现[J].计算机工程,2015,41(7):213-216.2.王雪光，张克花，孔令燕.基于循环深度学习的红外图像目标检测算法[J].红外技术,2017,39(2):111-117.3.刘大光，周纲，王勇.一种面向红外图像的神经网络模型[J].计算机工程与科学,2016,38(2):318-325.