تقسيم وتصنيف صور اللهب في المختبر بدمج الأشعة تحت الحمراء والضوء المرئي
摘要
لتنفيذ التعرف على حرائق المختبر وحل مشكلة الصور التي يلتقطها الكاميرا والتي تظهر اللهب غير واضح بسبب صغر حجم اللهب، وتأثير التغطية بالدخان المصاحب للهبة على دقة التقسيم والتعرف، تم اقتراح شبكة تقسيم دمج في الوقت الحقيقي محسنة تعتمد على الإدراك الدلالي للصور تحت الأشعة تحت الحمراء الحرارية والأشعة المرئية. من خلال دمج صور الأشعة تحت الحمراء الحرارية مع الصور المرئية، يتم توفير معلومات الإشعاع الحراري لتعزيز المعلومات الطيفية التي تقل بسبب تغطية الدخان في الصور المرئية وكذلك إبراز مرحلة الاشتعال الأولى للهبة، مما يتيح تقسيم اللهب تحت تغطية الدخان في المختبر والهبّات الصغيرة في مراحل الاشتعال الأولى. تمت إضافة كتلة نقل الميزات الوسيطة (IFTB) في كتلة الكثافة المتبقية لتدرجات الدمج (GRDB) داخل شبكة الدمج، إلى جانب إدخال كتلة وزن، لتقليل فقدان معلومات صورة اللهب أثناء الدمج، حيث يتم استعادة معلومات بنية الصورة المرئية مع أقل فقد للمحتوى مع تعزيز وضوح صورة اللهب. في شبكة تقسيم الدلالة Deeplabv3+، تمت إضافة وحدة استخراج الحواف المستندة إلى تحويل التدرجات (EEM) لتعزيز معلومات حواف صورة اللهب والدخان ذات تغييرات الإضاءة والظل الملحوظة في الصور المدمجة، مما يقلل من تأثير تغطية الدخان على تقسيم اللهب، ويزيد من دقة التعرف على تقسيم اللهب. أظهرت النتائج التجريبية أن دمج الصور المرئية والأشعة تحت الحمراء الحرارية حسن دقة التعرف على تقسيم اللهب في الصور خلال مرحلة الاشتعال الأولى. نموذج تقسيم اللهب المحسن أظهر متوسط تقاطع فوق الاتحاد بنسبة 91.27% وكفاءة في التقسيم تبلغ 11.96 إطار في الثانية على مجموعة البيانات المجمعة ذاتياً، مما يدل على تحسن ملحوظ في أداء الشبكة المدمجة لتقسيم اللهب والدخان في المختبر وقيمة تطبيقية واقعية للكشف عن اللهب والدخان في المختبر.
关键词
كشف اللهب والدخان; دمج الصور; التقسيم الدلالي; IFTB; استخراج الحواف
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website