一种基于双模态图像融合的火情隐患识别方法及系统

本申请公开了一种基于双模态图像融合的火情隐患识别方法及系统，先优化图像采集路径，采集可见光图像和热成像图像进行预处理，利用变分自编码器对两种模态的图像进行特征提取，利用注意力机制对两种模态的特征图进行加权融合，利用深度学习方法对融合后的图像特征进行分类和定位，判断火情隐患并标注出火情区域，根据火情识别的结果生成相应的预警信息，收集不同模态的图像数据、模型训练数据以及生成的预警信息，能够提高火情隐患的检测精度和鲁棒性，实现两种模态特征图的自适应加权融合，突出火情隐患的关键区域，同时保留原始图像的细节信息，能够根据火情隐患的类型、等级、位置和范围，生成合理的预警信息和建议。