基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果,针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题,提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征,考虑到两种模态图像的特征空间存在差异,提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM）,以充分融合两种模态特征;对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络,并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制;最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明,多模态图像的融合能够增强分割性能,且验证了提出各模块的有效性,该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。     

大锥角锥形床内颗粒横向混合的实验研究

在900 mm×200 mm×800 mm的冷模试验台上,试验研究了带气体入口直段的大锥角锥形床内示踪颗粒的横向扩散过程,系统考察了床料粒径dp、过余速度u—u_(mff)、静止床层高度h和气体入口直段宽度δ对床内示踪颗粒横向扩散系数D_(sr)的影响。结果表明:在大锥角锥形床中,横向混合试验持续时间间隔对示踪颗粒横向扩散系数的计算结果影响较大;示踪颗粒的横向扩散系数D_(sr),随着床料粒径dp的增大而减小,随着过余速度u—u_(mff)静止床层高度h和气体入口段宽度δ的增大而增大。     

基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果,针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题,提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征,考虑到两种模态图像的特征空间存在差异,提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM）,以充分融合两种模态特征;对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络,并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制;最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明,多模态图像的融合能够增强分割性能,且验证了提出各模块的有效性,该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。