基于多模态数据的皮带跑偏检测方法

本发明提供一种基于多模态数据的皮带跑偏检测方法，涉及故障检测技术领域，其包括：首先基于历史数据集构建无标签数据集和有标签数据集；然后基于无标签数据集和有标签数据集，采用自监督表示学习的光照引导的掩码自编码器IG‑MAE作为辅助代理任务对目标检测模型进行训练；之后基于训练好的目标检测模型，结合待检测皮带运行时的可见光视频流和热成像视频流进行分析，得到皮带跑偏检测结果。本发明基于自监督表示学习的光照引导的掩码自编码器IG‑MAE作为辅助代理任务进行训练，在低光照或复杂背景下能保持良好的鲁棒性。