一种基于轻量级YOLO11改进的红外图像气体智能检测方法

本发明属于气体泄漏检测领域，公开了一种基于轻量级YOLO11改进的红外图像气体智能检测方法，首先使用红外热成像仪实地采集所需检测的红外气体泄露数据，并通过伪彩转换和高灵敏度处理得到红外气体图像；随后，通过人工标注气体检测框，制作为红外气体泄露检测数据集；之后利用该数据集训练基于轻量级YOLO11改进的深度学习网络，该网络引入了气体形状感知模块，能够充分提取复杂形状的气体特征，最终通过利用训练好的深度学习模型实现智能检测红外图像中的气体泄露，并预测气体泄露的位置。本发明通过气体形状感知模块自适应高效提取形状多变复杂的红外气体区域，预测结果有助于及时发现、定位气体泄露现象和区域，快速采取处理措施。