一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法与流程

1.一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，在s2步骤中，对于所述的四种数据增强技术，包括以下几种步骤：

3.根据权利要求2所述的一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，在s3步骤中，所述的对数据集文件进行数据优化预处理操作中的tits阈值分割操作，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，在s3步骤中，所述的对数据集文件进行数据优化预处理操作中的形态学开运算和非局部均值去噪操作，具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，在s3步骤中，所述的对数据集文件进行数据优化预处理操作中的改进对比度受限自适应直方图均衡操作，具体包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种用于锂电池充电器的热成像图像优化处理方法，其特征在于，在s4步骤中，所述的混合网络结构的设计中，包含以下结构：输入层，用于接收大小为112x112x32的输入图像；多层卷积网络组件，包括：第一卷积层，包含32个3x3的滤波器，生成56x56x32的特征图；第一池化层，采用2x2的池化窗口，生成28x28x64的特征图；第二卷积层，包含64个3x3的滤波器，生成14x14x64的特征图；第二池化层，采用2x2的池化窗口，生成7x7x64的特征图；第三卷积层，包含64个3x3的滤波器，生成3x3x64的特征图；第三池化层，采用2x2的池化窗口，生成1x1x64的特征图；软注意力层，用于对特征图进行注意力加权，生成1x1x64和16x1x1的特征图；连接层，用于将第三池化层和软注意力层的输出特征图进行拼接，生成1x1x128的特征图；激活层，应用relu激活函数，对拼接后的特征图进行非线性变换，输出1x1x128的特征图；dropout层，具有0.5的丢弃率，用于防止过拟合；flatten层，用于将特征图展平成一维向量，生成1x16x8的特征图；重塑层，用于重塑一维向量以适应lstm输入，生成128的特征图；长短期记忆网络层，使用tanh激活函数，处理时间序列数据，输出128的特征图；全连接层，包含2个神经元，使用softmax激活函数，输出分类结果。