摘要
本发明涉及无人机巡检气体管道技术领域,具体涉及一种无人机巡检图像融合方法及系统。本发明首先获取聚合降温强度图和聚合扭曲强度图;进一步以恒等变换作为初始的映射函数,基于当前最新的映射函数,根据降温点与扭曲点的空间预测残差和降温速率与扭曲强度的差异,结合映射函数的平滑特征,迭代优化映射函数获得降温‑扭曲空间映射函数;进一步收敛的映射函数和元数据,从中提取几何属性;最后基于四维特征向量获取气体泄漏概率值。本发明利用无人机巡检视频融合构建降温‑扭曲空间映射函数,关联降温和背景扭曲两种现象,并提取特征向量输入决策模型获得气体泄漏概率值,实现气体泄漏概率量化判定,提升泄漏检测的准确性与可靠性。
技术关键词
无人机巡检图像
融合方法
预测残差
可见光视频
雅可比矩阵
薄板样条
气体管道技术
强度
像素点
集中度
稠密光流
融合系统
速率
光流场
弯曲
处理器
算法
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融合方法
卷积神经网络融合
矩阵
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