基于物理学的红外气体泄漏检测网络的建模与内容自适应路由

本文介绍了一种新颖的AI方法，PEG-DRNet，用于检测红外气体泄漏，由于气体羽流的特性，这是一项具有挑战性的任务。本文的重要性在于其受物理学启发的设计，结合了气体传输建模和内容自适应路由，以提高准确性和效率。对弱对比度羽流和弥散边界的关注表明了在环境监测和工业安全方面的实际应用。相对于现有基线的性能提升，尤其是在小物体检测方面，值得关注。

• •提出了用于红外气体泄漏检测的新型AI模型PEG-DRNet。
• •采用受物理学启发的气体传输建模和内容自适应路由。
• •与现有基线相比，实现了卓越的性能，尤其是在小物体检测方面。
• •展示了精度和计算效率的良好平衡。