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欢迎访问##福建上杭SNXD1-14/0.4限流电抗器##股份集团-盛丰建材网在动物或人难以被观察到的漆黑夜晚，驾驶员可以通过红外热像仪在车载大屏幕上看到明亮的白色人体或鹿等任意形状的障碍物。步，实现红外热像仪在车辆上的装配，下一步合乎逻辑的——也是FLIR正在践行的，便是训练车载计算机识别红外热像仪探测到的障碍物。FLIR已经将机器学习技术应用于红外读出，帮助计算机学习以识别行人和骑行者等物体，就像其它传统可见光摄像头厂商正在研究并应用的图像识别技术。FLIR希望出一种系统，能够利用热成像来自动判断车辆前方的状况，以示驾驶员，或者在必要时采取紧急制动。目前 常用的分析方法是使用双狄拉克模型。该模型定概率密度函数两侧的尾部是服从高斯分布的，高斯分布很容易模拟，并且可以向下推算出较低的概率分布。总抖动是RJ和DJ概率密度函数的卷积。业界对于高斯分布能否地描绘随机抖动直方图的尾部还存在争议。真正的随机抖动是遵守高斯分布的，但实际的测量中多个低幅度的DJ会卷积到一个分布函数，这导致测量出的概率密度分布的中心接近高斯分布，而尾部却夹杂了一些DJ。

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