本研究提出了一种细粒度时空感知算法，旨在提高气体泄漏检测与分割的效率和准确性。该算法通过捕捉关键运动线索和物体特征，显著改善了分割效果，实验结果表明其在气体泄漏处理上优于现有模型。

本文提出了一种基于红外热像的计算机视觉检测技术和多模态网络架构，用于气体泄漏的检测。该方法整合了纹理信息和气体区域信息，提高了准确率、交叉并集和F2度量分别为4.86%、5.65%和4.88%。