以“基于深度学习的红外成像储罐液位检测技术研究”为题申请基金项目，查一下目前的检测方法和算法模型上还有什么可以值得创新的点？

目前，基于深度学习的红外成像储罐液位检测技术研究的检测方法和算法模型上可以值得创新的点包括：1. 开发新的深度学习算法，提高模型的准确性和鲁棒性；2. 将深度学习与传统的算法融合，以提高模型性能；3. 开发新的红外成像储罐液位检测系统，以提高检测精度；4. 通过视觉检测技术提高红外成像储罐液位检测的准确性和稳定性。

相关问题

按照图像配准、图像融合、模型轻量化写一个基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述

好的，我会尽力回答你的问题。基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述是当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。该方向主要涉及到图像配准、图像融合、模型轻量化等技术的优化，以实现对目标信息的准确检测和识别。

在图像配准方面，研究人员主要利用深度学习的自适应能力和非线性特性，将可见光和红外图像进行变换和自适应对齐，从而达到更好的图像对齐效果。在图像融合方面，主要利用深度学习的特征提取和融合能力，将可见光和红外图像的特征信息进行融合，从而有效提高目标识别和检测的准确性。

此外，为了进一步提升可见光和红外图像融合的目标检测能力，还需要对深度学习模型进行轻量化优化。这主要涉及到模型压缩、加速、剪枝等技术，以达到更快更准的目标识别和检测效果。

总之，基于深度学习模型的可见光和红外图像融合的目标检测综述已经成为计算机视觉领域的热门研究方向，未来有望应用于军事、安防、环保等领域。

基于主动红外热成像技术的热障涂层无损检测

基于主动红外热成像技术的热障涂层无损检测是指利用主动红外热成像技术对热障涂层进行无损检测。主动红外热成像技术是一种非接触、无损的表面温度检测方法，可以实时获取被测物体表面的温度分布图像。在热障涂层无损检测中，主动红外热成像技术可以通过检测热障涂层表面的温度分布图像来检测热障涂层的表面缺陷、裂纹和脱落等问题。

热障涂层是一种广泛应用于航空、航天和工业领域的高温防护涂层，其主要作用是保护被涂物体表面免受高温环境的损害。然而，由于其长期处于高温环境下，热障涂层会出现表面缺陷、裂纹和脱落等问题，这些问题会严重影响热障涂层的防护性能。因此，对热障涂层进行无损检测非常重要，可以保障被涂物体的安全和使用寿命。

基于主动红外热成像技术的热障涂层无损检测具有非接触、高效、高精度的特点，可以对热障涂层进行全面、快速、准确地检测和评估，对于热障涂层的质量控制和维护具有重要意义。