摘要
本发明涉及一种基于多层次特征融合与红外光谱显著性检测的矿用火灾探测热像仪,属于矿区火焰探测技术领域。该热像仪包括传感器腔体和设置于其中的核心处理器、视频模组、电源处理模块、地址设置模块和通信模块,核心处理器内嵌多层次嵌套特征融合神经网络结构的火焰显著性目标检测算法,通过结合物质燃烧产生的离子光谱特性与火焰闪烁动态行为,对红外光谱图像进行像素级识别。核心处理器采用轻量化编码器、残差结构、多尺度通道注意力机制、混合金字塔解码器及深层监督机制;生成精确的火焰掩膜图,实现伪火干扰抑制与真实火焰区域定位。本发明具有响应速度快、探测距离远及误报率低的优点,能够为煤矿井下火灾的自动监测和智能灭火提供保障。
技术关键词
多层次特征融合
热像仪
融合神经网络
通道注意力机制
传感器腔体
核心
处理器
RS485通信接口
通信模块
空洞填补算法
煤矿井下火灾
火焰探测技术
Sigmoid函数
残差结构
煤矿井下环境
多尺度
解码器
功能模块
影像模组
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风险
LSTM神经网络
数据采集单元
检测腐蚀性气体
厂区设备
发热检测方法
红外图像特征
可见光图像
融合特征
多级特征融合
草图图像检索方法
残差网络
风格
计算机程序指令
通道注意力机制
编码器模块
空间模块
图像增强算法
混凝土
卷积深度网络