基于多模态输入及改进目标检测网络的气泡检测方法

本发明属于目标检测领域，具体涉及了一种基于多模态输入及改进目标检测网络的气泡检测方法，旨在解决现有气泡检测模型对环境参数变化敏感，依赖大量标注数据，迁移适应性差，且缺乏多模态信息融合与物理规律约束，导致精度低、成本高的问题。本发明采集气液两相流图像及温压流速参数，构建目标检测网络，提取多尺度视觉特征。将物理参数编码为高维特征后，经动态加权融合生成综合特征图，输入检测头输出边界框并转换为实际尺寸。采用理想气体方程与流体力学构建物理约束损失函数校正尺寸，结合动态权重调整和微调机制实现环境自适应，提升检测精度与物理一致性。本发明提升了气泡检测精度及环境适应性，降低了标注成本。