摘要
本发明提供一种多模态融合的油气管道周界安防方法和系统及存储介质,涉及油气管道安防领域,为解决现有技术中缺少基于雷达和图像/视频多模态融合的油气管道周界安防方法的问题。包括:步骤S100、通过雷达采集油气管道周界环境点云数据,确定可疑目标,使摄像头追踪目标并采集图像数据;步骤S200、将点云数据分别进行特征提取与融合,得到多模态融合数据;步骤S300、构建基于YOLO的目标检测模型,引入MaSA模块用于在视觉骨干网络中引入显式的空间先验,使模型聚焦目标特征;RCS‑OSA模块用于多尺度的特征提取与聚合;还引入MLIA模块,用于使模块具有二阶信息交互能力,计算像素的局部重要性;步骤S400、基于YOLO的目标检测模型对多模态融合数据中的入侵目标进行检测。
技术关键词
油气
多模态
管道
注意力
周界安防系统
残差模块
雷达点云数据
多分支结构
BP神经网络
可读存储介质
多尺度
交互机制
图像
网络深度
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多尺度特征融合
缺陷检测方法
图像
颈部结构
样本
发动机排气背压
燃气供应管道
数据处理模块
AI算法
发动机排气流量
交叉注意力机制
多尺度特征提取
多尺度特征融合
识别系统
频域特征
双组份胶水
定量涂胶
机器人设备
混合组件
涂胶组件
智能管理装置
变电站钥匙
控制终端
存放钥匙
多模态生物识别系统