English(EN) Computational Depth Measurement in Thermographic Video: Overcoming Spatial Overfitting via Spatio-Temporal Decoupling

AI模型克服空间过拟合，实现精确缺陷深度测量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一种新颖的时空解耦架构，以提高使用光学脉冲热成像测量碳纤维增强聚合物中地下分层深度的准确性。该方法将缺陷定位与其深度测量分开，解决了空间数据集偏差的挑战，在这种偏差中，模型可能会记住校准缺陷的几何形状，而不是学习热扩散与深度之间的物理关系。通过使用带有 L1/L2 惩罚的正则化 XGBoost，该系统实现了 0.056 毫米的平均绝对误差和 0.085 毫米的均方根误差，能够生成三维缺陷模型。 AI

影响提高了材料缺陷检测的准确性，可能增强结构完整性评估。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Zain Ul Abidin, Habeeban Memon, Junaid Ahmed · 2026-09-01 04:00

热成像视频中的计算深度测量：通过时空解耦克服空间过拟合

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