科技计划：
国家级：中国
成果形式：新技术
合作方式：技术开发、技术咨询、技术服务
参与活动：
2023年高校院所走进镇江产学研合作对接活动
第二届江苏产学研合作对接大会
2023年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动
专利情况：
未申请专利
成果简介
综合介绍
红外图像与可见光图像均被广泛用于目标检测领域，但单模态图像难以满足复杂环境动态目标检测低能见度道路目标检测的需求。从双模态融合角度出发，基于红外可见光融合的低能见度道路目标检测算法，能有效提高检测精度，满足实时检测的需求。
传统的工业装备故障和寿命诊断多数是依赖人工对装备原始故障数据进行特征提取。对于提取到不同的特征分量进行定量分析，结合不同特征分量之间的内在逻辑关系进行定性分析。然而，对于复杂工况下往往会使得诊断效果不佳和泛化能力不强的问题。因此，研究具有快速自适应提取特征和泛化性能强的智能诊断方法具有重要意义。
创新要点
利用人工智能，深度学习，数据融合算法，对智能车辆环境感知，工业装备故障和寿命进行预测运维进行研究。
技术指标
1、 较低的误检率和漏检率
2、 较高的检查精度
3、 满足实时检测需求
其他说明
无
完成人信息
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黄磊与江苏省生产力促进中心创新平台管理与服务处对接成功
电话：025-85485967 QQ群：1035941228