·工業檢測

將紅外熱成像數據與可見光圖像、聲音信號等進行融合分析，可以更準確地判斷設備的運行狀態，預測故障發生的可能性，并制定相應的維護策略。

·安防監控

將紅外熱成像數據與可見光圖像、人臉識別等技術相結合，可以實現更精準的目標識別和行為分析，提高安防系統的智能化水平。

·醫療診斷

將紅外熱成像數據與患者的病歷信息、癥狀描述等進行融合分析，可以輔助醫生進行更準確的診斷，制定個性化的治療方案。

03知識圖譜構建與推理

從“經驗驅動”到“知識驅動”

傳統的紅外熱成像技術，主要依靠人工經驗進行圖像解讀和信息提取，缺乏系統化的知識體系支撐，難以應對復雜多變的實際應用場景。

DeepSeek大模型可以構建紅外熱成像領域的知識圖譜，將海量的圖像數據、案例經驗和專業知識關聯起來，并進行推理分析，為紅外熱成像技術的應用提供更強大的知識支撐，實現從“經驗驅動”到“知識驅動”的轉變。例如：

·設備故障預測

根據歷史數據和實時監測數據，預測設備故障發生的可能性，并給出預防性維護建議，降低設備維護成本，提高設備運行效率。

·疾病輔助診斷

構建基于紅外熱成像的疾病知識圖譜，輔助醫生進行疾病診斷，提高診斷的準確性和效率。

·智能決策支持

為紅外熱成像技術的應用提供智能決策支持，例如，在建筑節能改造中，根據紅外熱成像數據和知識圖譜，推薦最優的節能方案。

DeepSeek大模型的出現，為紅外熱成像領域帶來了革命性的變化，解鎖了諸多新技能，推動紅外熱成像技術向著更智能、更高效、更精準的方向發展。相信隨著技術的不斷發展和完善，DeepSeek將在紅外熱成像領域發揮越來越重要的作用，為各行各業帶來更大的價值。

兩年前，我們曾就類似問題請教過ChatGPT。如今，中國 AI 算力實現了質的躍升。當DeepSeek 邂逅紅外熱成像高科技，一場技術融合的創新盛宴蓄勢待發。

我們期待這場碰撞為行業帶來前所未有的突破，讓紅外熱成像借助AI之力，突破傳統邊界，邁向全新的高度，讓智能感知科技惠及大眾！