在工业生产、仓储物流及公共设施领域，液体泄漏（如油液、化学溶剂、冷却液等）可能引发安全事故、环境污染及设备损坏。传统人工巡检依赖肉眼观察，存在效率低、漏检率高、响应滞后等问题。极视科技自主研发的漏液识别算法，基于多模态视觉分析与自适应特征提取技术，实现了99.9%检测精度、毫秒级响应速度，支持管道、地面、设备表面等场景的实时泄漏检测与智能预警，助力企业实现安全生产的智能化升级。

一、算法说明：多模态感知与动态建模技术

1. 多模态数据融合技术

• 四模态输入：支持可见光图像、红外热成像、光谱数据与3D结构光数据的同步分析，通过跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）动态融合液体的颜色、温度、流动轨迹与扩散特征，排除地面反光、油污残留等干扰。

• 双源热力交叉验证：结合可见光图像与红外热成像数据，当疑似泄漏区域温度异常且持续3秒，触发二次告警。

2. 轻量化高精度深度学习模型

• 模型结构：基于改进的YOLOv8与Vision Transformer（ViT）融合架构，通过时空注意力机制自适应特征加权，并融合多尺度特征。模型压缩至28MB，推理速度达350FPS，适配NVIDIA Jetson AGX Orin与华为昇腾Atlas 500等边缘计算设备。

• 小样本增量学习：支持单类泄漏样本新增30张即可完成模型更新，结合联邦学习技术保障企业数据隐私。

3. 泄漏行为特征建模

• 动态特征分析：通过光流法分析液体扩散速率（初期达0.8m/s），帧差法提取泄漏边缘变化，并引入空间位置约束排除水流干扰。

• 全要素时空关联分析：融合环境温湿度、历史泄漏案例与摄像头安装位置数据，采用Transformer架构捕捉长序列依赖关系，生成五维泄漏评估报告（泄漏类型、严重程度、扩散范围、处置优先级、工艺关联性）。

二、技术参数：性能与兼容性

三、应用场景：覆盖全产业链安全需求

1. 智慧工厂

• 实时监控机械管道、储罐区域的泄漏情况，联动报警系统与自动切断装置，减少人工干预，提升安全响应效率超99%。

2. 石油化工

• 对输油管道、炼油设备进行无损检测，识别内部腐蚀与泄漏隐患，提供科学修复依据，避免因泄漏导致的爆炸风险。

3. 数据中心

• 结合无人机巡查，对机房冷却系统进行动态监测，及时发现管道泄漏，减少因泄漏导致的设备停机与数据丢失。

4. 公共设施

• 在地铁、隧道等场景部署AI泄漏检测系统，实时监测管道健康，联动增材制造系统进行修复，提升基础设施安全性。

四、合作方式：灵活适配企业需求

1. 标准化产品授权

• 软件授权：按摄像头路数或服务器台数收取年度授权费，提供算法SDK、API接口与部署文档。

• 硬件集成：联合工业相机厂商推出一体化检测设备（如“极视-AI泄漏监测仪”），支持7天快速部署。

2. 定制化解决方案

• 场景适配：针对石油化工、数据中心等高风险场景，提供专属数据集训练与算法微调服务。

• 系统集成：与企业SCADA、MES系统对接，实现泄漏数据追溯、工艺参数优化与生产流程联动。

3. 联合研发模式

• 技术共建：与行业龙头合作开发特定场景算法（如炼油管道泄漏识别、数据中心冷却液监测），共享专利与知识产权。

• 数据合作：基于企业历史泄漏数据训练私有化模型，提升检测精度与工艺关联分析能力。

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