Para mejorar la precisión en la identificación de objetivos ocultos del sistema de monitoreo de la red eléctrica inteligente en condiciones de iluminación complejas, este documento propone un método de detección basado en la fusión de dos modalidades de información polarización e intensidad de la luz polarizada. En primer lugar, se utiliza una red de fusión de características densas para extraer características de la imagen de intensidad de polarización y de la imagen de polarización por separado, para mejorar la capacidad de retención de información superficial; al mismo tiempo, se introduce un mecanismo de atención espacial-canal para establecer relaciones de dependencia de características en las dimensiones espaciales y de canal, lo que mejora la capacidad del modelo para agregar características. Finalmente, se presenta una pérdida de similitud estructural multi-escala adaptativa y se diseña un algoritmo de ponderación para optimizar la calidad de la generación de la imagen fusionada y mejorar la fidelidad de la estructura de la imagen fusionada y la saliencia del objetivo, mejorando así su calidad. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto en esta investigación muestra una mejora significativa en el rendimiento en comparación con los algoritmos de fusión de imágenes más avanzados actualmente. Al mismo tiempo, los experimentos de ablación validan la eficacia y utilidad del módulo de red y la función de pérdida. En nuestro conjunto de datos de detección de objetivos, la calidad de la imagen fusionada generada con este método de investigación alcanza una precisión en la identificación de objetivos del 91.5% y un mAP@0.5 de 0.916, superando a los métodos comparativos en términos de evaluación objetiva y mejorando la precisión en la identificación de la red de detección de objetivos subsecuente.

inspección de la energía eléctrica, visión por computadora, imágenes polarizadas, fusión de imágenes, detección de objetivos