一种基于制冷型红外相机非现场样本学习的可燃气体气云成像方法

本发明涉及基于深度学习的气体泄漏检测技术，具体涉及一种基于制冷型红外相机非现场样本学习的可燃气体气云成像方法本发明包括以下步骤：S1.制作数据集；S2.网络模型训练；S3.特征提取与分类；S4.损失函数优化与模型调整；S5.检测与分类结果输出；本发明主要用于精确识别气体泄漏区域并进行分类，广泛应用于工业安全、环境监测以及清洁能源领域，以提高气体泄漏检测的准确性和鲁棒性。