by 徐 靖驰, 郭 开, 张 国华, 黄 雪宾, 王 智健
2026,3(3);
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Abstract
本文提出一种基于热成像技术的关键点检测模型,Thermal-ViTPose。旨在克服带钢尾部自动识别出现的准确
性差的技术难题。由于热成像图像一般纹理稀疏、对比度低等固有的特性,在设计整体框架时,Thermal-ViTPose 又
添加了热域显著特征提取模块(TSEM)、热域归一化处理单元(TDN)和多尺度特征整合层(MSFF)这三个重要
的部分。引入热域显著特征提取模块(TSEM)来加强目标区域的核心结构信息,抑制背景噪声的影响,加入热域归
一化处理单元(TDN),自适应校正温度场分布变化给复杂工况带来的影响,融合多尺度特征整合层(MSFF),全
局和局部视角的信息协同分析,准确重构尾部轮廓。实验结果表明,在自建的热轧生产线尾部热成像数据集中,该
算法的定位精度达到了 93.2%,优于卷积神经网络以及可见光领域 Transformer 基线方案,为工业智能化监控系统开
发提供技术支持和理论基础。
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