Pour améliorer la précision de l'identification des cibles cachées du système de surveillance du réseau électrique intelligent dans des conditions d'éclairage complexe, cet article propose une méthode de détection basée sur la fusion de deux modalités d'informations polarisation et intensité de la lumière polarisée. Tout d'abord, un réseau de fusion de caractéristiques dense est utilisé pour extraire les caractéristiques de l'image de l'intensité de polarisation et de l'image de polarisation séparément, afin d'améliorer la capacité de conservation de l'information de surface; en même temps, un mécanisme d'attention spatial-canal est introduit pour établir des relations de dépendance caractéristiques dans les dimensions spatiales et de canal, ce qui permet d'améliorer la capacité du modèle à agréger des caractéristiques. Enfin, une perte de similarité structurelle à plusieurs échelles adaptative et un algorithme de pondération sont introduits pour optimiser la qualité de génération de l'image fusionnée et améliorer la fidélité de la structure de l'image fusionnée et la saillance de la cible, améliorant ainsi sa qualité. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée dans cette recherche présente une amélioration significative des performances par rapport aux algorithmes de fusion d'images les plus avancés actuellement. En même temps, des expériences de transfert supplémentaires valident l'efficacité et l'utilité des modules réseau et de la fonction de perte. Dans notre ensemble de données de détection des cibles, l'image fusionnée générée avec la méthode de recherche atteint une précision d'identification des cibles de 91,5% et un mAP@0.5 de 0,916, ce qui la rend meilleure que les méthodes comparatives en termes d'évaluation objective et améliore la précision d'identification du réseau de détection des cibles ultérieur.

inspection de l'énergie électrique, vision par ordinateur, imagerie de polarisation, fusion d'images, détection des cibles