公开(公告)号：CN119810596A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411892597.5

申请日：2024-12-20

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖一鹏 ,  廖玉华 ,  唐倩 ,  董则希 ,  高跃明

IPC: G06V10/776 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出一种基于红外时序显著目标分割的浮选泡沫稳定度估计方法，首先，采用基于ConvNeXt网络设计的U型网络，在编码器中嵌入ConvLSTM网络中以实现时间序列红外显著性信息提取，并将交叉注意力机制添加到ConvNeXt网络中用以实现红外显著性区域初定位；其次，构建U型编码器‑解码器结构的残差细化网络，深度学习显著图与真值之间的残差以改善显著区域的边缘细节，实现时序显著目标的精细化分割最后，根据显著目标分割结果计算泡沫稳定度，并统计不同工况下泡沫稳定度在时间序列上的偏离度和异常阈值，通过对泡沫红外视频图像进行显著区域检测以实现对合并及破裂气泡的分割，根据分割结果进行泡沫稳定性的评估。