北京工业大学汤健获国家专利权
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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116152557B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310144167.4,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法是由汤健;潘晓彤;夏恒;乔俊飞设计研发完成,并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法,其特征在于:制定燃烧状态的分类标准,并对现场采集的原始火焰图像进行分类得到标记完成的火焰图像数据集;利用ViT深度特征提取模块对所述原始火焰图像进行处理得到第一火焰图像特征;对所述第一火焰图像特征进行筛选,得到第二火焰图像特征;将所述第二火焰图像特征和所述原始火焰图像进行拼接,得到第三火焰图像特征;根据所述第三火焰图像特征,构建燃烧状态识别模型。本发明解决了现有技术中的MSWI过程火焰图像分类标准模糊,模型准确度不足,处理数据冗余,耗费成本高等问题。
本发明授权一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法在权利要求书中公布了:1.一种MSWI过程火焰图像燃烧状态识别模型的构建方法,其特征在于,包括:制定燃烧状态的分类标准,并对现场采集的火焰图像进行分类,得到标记完成的原始火焰图像数据集;利用ViT深度特征提取模块对所述原始火焰图像进行处理得到第一火焰图像特征;对所述第一火焰图像特征进行筛选,得到第二火焰图像特征;将所述第二火焰图像特征和所述原始火焰图像进行拼接,得到第三火焰图像特征;根据所述第三火焰图像特征,构建燃烧状态识别模型;所述利用ViT深度特征提取模块对所述原始火焰图像进行处理得到第一火焰图像特征,包括:利用所述ViT深度特征提取模块的嵌入层将所述原始火焰图像转换为2维矩阵,并将所述2维矩阵作为所述ViT深度特征提取模块编码层的输入;所述编码层由层归一化、多头注意力机制、MLP和残差组成;利用所述编码层对所述2维矩阵进行处理,得到所述编码层的输出,并将所述编码层的输出作为所述ViT深度特征提取模块的多层感知层的输入;利用所述ViT深度特征提取模块的多层感知层对所述输出进行处理,得到预测结果集合;对所述预测结果集合进行评价,当预测结果不满足指标要求时需要对网络参数进行调整,直至满足精度需求时停止训练,最后取编码层输出作为第一火焰图像特征;对所述第一火焰图像特征进行特征选择,得到第二火焰图像特征,包括:基于专家经验,选择所述第一火焰图像特征的后三层特征作为第二火焰图像特征。
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