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摘要:为实现对基于红外视频的挥发性有机化合物(VOCs)的自动化检测,提出了一种泄漏源定位和气羽实例分割的协同建模方法,既保证了模型对气羽实例的区分,也保证了每个实例只预测一个泄漏源,并支持单支路网络通过单次前向推理同时进行泄漏源定位和实例分割。考虑到泄漏源附近的气羽逸散特性,使用泄漏源位置作为气羽在嵌入空间的聚类中心,并根据泄漏气羽的时空分布选取高斯分布概率密度函数的协方差变量,对嵌入空间内的像素进行聚类,得到不同实例的泄漏源定位和实例分割结果。(剩余1201字)
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基于红外视频的VOCs 泄漏源定位与气羽实例分割
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