双编码器分割网络

热像泄漏检测

RGB与热图像并行分析,单次推理即可同时完成风险区域定位与风险等级识别。

Ji, Honggeun · ChaeHee, An · Lee, Minyoung · 杨巨峰 · Park, Eunil

Developments in the Built Environment 2023

参数信息

IoU
0.8373
Dice 系数
0.9024
热准确率
94.10 %
泄漏准确率
95.65 %
融合模型 IoU
0.8160
融合模型 Dice 系数
0.8711
融合模型热准确率
93.90 %
融合模型泄漏准确率
95.05 %

技术优势

双流并行分析

模型采用两个并行编码器分别处理 RGB 和热图像,能捕捉热泄漏的可视特征与温度特征,提高疑似区域检测准确率。

检测与分级一步完成

融合模型将分割与分类集成,单次推理即可同时输出风险区域和风险等级,省去多模型串联推理步骤。

实时处理不卡顿

融合模型在性能轻微下降下仍能以 30 帧/秒处理视频,满足现场实时监测需求。

抗误报

分割模型在疑似区域检测中表现稳健,降低误报概率。

应用场景