CN119478674A 一种多光谱石油泄漏检测方法、设备及存储介质 （武汉华中数控股份有限公司）_第1页
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文档简介

本申请公开了一种多光谱石油泄漏检测方余波段；S4基于优化的SAM方法对从多光谱图像算法进行ROI识别；S5将多光谱图像输入到优化NMS优化检测结果，通过非极大值抑制去除冗余2S1使用光谱成像设备在不同光谱波段下对石油泄漏区S3对预处理后的多光谱数据使用主成分分S4基于优化的SAM方法对从多光谱图像中提取潜在的石油泄漏特征区域，通过区域生2.如权利要求1所述的多光谱石油泄漏检测方法，其特征在于，所述优化后的YOLO模调整输入层，将YOLO模型的输入层拓展至多光谱图像在YOLO模型中集成特征金字塔网络，所述特征金字塔网络通过上采样和高层次低分辨率特征进行融合，将融合后的多尺度特征图输入到YOLO检测4.如权利要求2所述的多光谱石油泄漏检测方法，其特征在于，所述引入自注意力机对协方差矩阵进行特征值分解，提取主成分，根据特征值大小选择34[0009]S4基于优化的SAM方法对从多光谱图像中提取潜在的石油泄漏特征区域，通过区5漏检测设备执行的计算机程序，当所述计算机程序在多光谱石油泄漏检测设备上运行时，使得所述多光谱石油泄漏检测设备执行上述任一项[0034]本申请实施例提供的多光谱石油泄漏检测方法，通过优化光谱角制图法并结合6[0045](1)光谱吸收特征：石油对特定波段的光谱吸收较强，尤其在近红外波段(例如[0048]为了准确表征石油泄漏，首先需要从多光谱图像中选择最能反映石油特征的波[0051](3)波段选择：通过对比分析，选择反映石油泄漏特征的关键波段(例如450nm、7[0062]S4基于优化的SAM方法对从多光谱图像中提取潜在的石油泄漏特征区域，通过区[0065]在光谱特征识别的基础上，可以通过以下方法进行多波段加权：(1)加权系数设[0067]其中，Vweightd是加权后的光谱值，ωi是波段i的加权系数，Vi是波段i的光谱值，8[0071]使用图像分割技术将图像分成若干感兴趣区域(ROI)，使用区域生长算法识别感[0075]将多光谱图像输入到优化后的YOLO模型中，可以对不同[0079]本申请实施例提供的多光谱石油泄漏检测方法，通过优化光谱角制图法并结合[0083](1)输入层调整：将输入层的通道数从标准的3(RGB)扩展至多光谱图像的实际通9通过上采样和高层次低分辨率特征进行融合，将融合后的多尺度特征图输入到YOLO检测[0122]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体[0123]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可可以包括：闪存盘、只读存储器(Read_OnlyMemory，ROM)、随机存取器(RandomAccess

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