一种基于多模态融合的矿下视频流动态去噪方法

本发明提供一种基于多模态融合的矿下视频流动态去噪方法，包括构建可见光、红外和激光雷达数据的时序同步融合机制，实现多源异构数据的时空对齐；通过引入分数阶微积分光流场概念并结合高斯混合模型建立动态噪声模型，从而准确识别动态噪声区域；构建改进型自适应小波阈值函数，函数阈值参数能够与粉尘浓度传感器实时联动，根据实际粉尘浓度动态调整去噪强度；设计双路径特征增强神经网络有效分离并增强视频图像中的结构特征和纹理特征；创建级联式检测决策系统，利用轻量化网络作为初级检测器，对高置信度检测结果直接输出，对低置信度检测结果输入到Transformer修正模块进行二次推理。本发明能实现对矿下视频流的动态去噪、特征增强和目标智能监测。