基于紅外視頻的VOCs 泄漏源定位與氣羽實例分割

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摘要：為實現對基于紅外視頻的揮發(fā)性有機化合物（VOCs）的自動化檢測，提出了一種泄漏源定位和氣羽實例分割的協(xié)同建模方法，既保證了模型對氣羽實例的區(qū)分，也保證了每個實例只預測一個泄漏源，并支持單支路網絡通過單次前向推理同時進行泄漏源定位和實例分割。考慮到泄漏源附近的氣羽逸散特性，使用泄漏源位置作為氣羽在嵌入空間的聚類中心，并根據泄漏氣羽的時空分布選取高斯分布概率密度函數的協(xié)方差變量，對嵌入空間內的像素進行聚類，得到不同實例的泄漏源定位和實例分割結果。（剩余1201字）