计算机应用研究

作者：鹿晓琳,嵇晓峰,王燕,

单位：中国石油大学(华东)a.青岛软件学院;b.计算机科学与技术学院,山东青岛266580；

关键词：语义分割,空频双域融合,多尺度频域金字塔,混合注意力,石油生产场景,

基金：山东省自然科学基金资助项目(ZR2024MF145)；青岛市科技计划资助项目(24-1-8-cspz-23-nsh)；青岛市自然科学基金资助项目(23-2-1-162-zyyd-jch)；；

石油生产场景复杂，火灾、刺漏等异常频发，严重威胁安全生产。为实现对异常的精确识别与定位，提出一种空-频双域融合网络（SFDFNet），以提升语义分割在细节保留和全局特征建模方面的性能。该方法首先在空域采用多分辨率卷积神经网络提取图像的多层次特征；其次提出多尺度频域金字塔模块（MFDP），用于捕获图像边缘与全局纹理信息以补充高频细节；最后通过混合注意力融合模块（HAFM）实现空域与频域的自适应融合。实验结果表明，该方法在石油生产场景数据集上mIoU达到70.8%，在Cityscapes和CamVid数据集上mIoU分别达到78.5%和78.1%，显著优于现有主流方法，验证了其有效性。

来源：2026年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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