Para melhorar a precisão do reconhecimento de alvos potenciais em sistemas de monitoramento de redes inteligentes sob condições complexas de iluminação, este artigo propõe um método de detecção baseado na fusão de informações bimodais do grau de polarização e da intensidade da luz polarizada. Primeiro, foi projetada uma rede de fusão de características de via dupla, que extrai características das imagens de intensidade e grau de polarização por meio de módulos convolucionais densos para fortalecer a capacidade de retenção de informações superficiais; simultaneamente, foi introduzido um mecanismo de atenção espacial-canal para estabelecer relações de dependência de características nas dimensões espacial e de canal, melhorando a capacidade do modelo de agregar seletivamente as características. Finalmente, foi introduzida uma função de perda de similaridade estrutural multiescala adaptativa e projetado um algoritmo ponderado para otimizar a qualidade da geração de imagens de referência, otimizando a fidelidade estrutural e a saliência do alvo nas imagens fundidas, aprimorando ainda mais sua qualidade. Os resultados experimentais mostram que o método proposto neste estudo apresenta melhorias significativas no desempenho em vários indicadores de avaliação em comparação com os algoritmos de fusão de imagem mais avançados atualmente existentes. Ao mesmo tempo, experimentos de ablação verificaram ainda mais a eficácia e praticidade dos módulos de rede e da função de perda. No conjunto de dados de detecção de alvos construído, as imagens fundidas geradas por este método alcançaram uma precisão de reconhecimento de alvo de 91,5%, e a métrica mAP@0,5 atingiu 0,916, superando métodos comparativos em avaliação objetiva e melhorando a precisão de reconhecimento das redes de detecção de alvos subsequentes.

inspeção elétrica;visão computacional;imagem polarizada;fusão de imagens;detecção de alvos