一种非接触式多模态热像仪测温方法

本发明提出了一种非接触式多模态热像仪测温方法，其涉及非接触式测温技术领域，包括：收集被测物体三维结构信息，获取红外热辐射数据并采集气象参数；识别物体材质及表面状态，运用深度学习模型调整红外发射率参数；对相关数据进行跨模态特征对齐；将气象参数输入环境干扰模型对红外信号修正，确定测温数据是否合格，合格则重复直至完成被测区域测温。本发明通过融合多模态数据，利用深度学习模型、时空注意力机制及环境干扰模型等，实现了对红外发射率的动态校准、多模态数据的特征对齐及环境干扰的有效补偿，解决了传统方法受环境干扰大、发射率校准困难及复杂场景适应性不足等问题，提升了测温精度和可靠性。