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红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。 相似文献
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将废弃硅粉与准东五彩湾煤掺混燃烧,研究其对准东五彩湾煤钠迁徙及灰熔融特性的影响。实验结果表明:准东煤掺混硅粉后,灰样中的钠显著增加,固钠率随硅粉掺混比例的增加而增加;灰样的灰熔融特征温度随硅粉掺混比例的增加,呈现先降低后升高的趋势,XRD及XRF分析表明,掺混硅粉会导致准东煤灰内的CaSO4提前发生分解,分解产生的CaO容易形成低温共融的钙铁辉石,是导致准东五彩湾煤灰样熔融温度降低的主要原因,但掺混比例达到9%时,方石英成为灰样内主要成分,能够起到“骨架”作用而导致灰样熔融温度升高。 相似文献
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