摘要
本发明公开了一种基于夜视数字眼镜的智能巡检方法及系统。该方法通过夜视数字眼镜实时采集巡检区域的热红外图像、可见光图像、深度信息和环境光强数据。利用图像融合算法对红外图像与可见光图像进行特征级融合，并校正优化深度信息，同时根据环境光强数据自动调整成像参数，确保图像清晰。接着，运用深度学习算法对融合图像数据实时分析，识别目标并实现三维定位和距离测量。结合预设风险模型和决策规则，评估风险并在发现异常时通过眼镜显示模块向巡检人员发出声光预警，同时将风险信息传输至远程监控中心。此外，自动记录巡检数据并生成巡检报告。该方法及系统有效提高了巡检的效率和准确性，尤其适用于复杂环境下的智能巡检任务。
