基于手持机集成热成像模块与像素提升算法的地铁日常检修系统研究

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摘 要：针对地铁日常检修中传统手持热成像仪体积大、像素低（256×192）的痛点，文章提出一种集成热成像模块的智能手持机系统。通过硬件定制化设计，将热成像功能嵌入便携手持终端，实现巡检工具一体化；针对成像清晰度问题，创新性研发双模像素提升算法，结合一种轻量深度学习模型——ESPCN与边缘感知插值技术，实时将分辨率提升至1024×768（提升16倍），且保持温度梯度精度。（剩余6757字）

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