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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法及其系统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：CN117150345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311125478.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法及其系统是由王鼎湘;张小刚;陈华;颜文槟设计研发完成，并于2023-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法及其系统在说明书摘要公布了：基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法及其系统，该方法包括采集回转窑工况样本集；特征提取模块提取火焰视频图像序列特征；提取多热工变量数据特征；提取火焰视频图像序列与多热工变量数据融合特征；构造复合损失函数对各特征提取模块进行训练；级联火焰视频动态特征Ffast、多热工变量动态特征Fslow及多模态融合特征Ffusion，形成统一烧结工况特征F；构造保角变换函数，对mcODM分类器的核函数进行修正，得到KM‑mcODM分类器；将统一烧结工况特征F及对应类标输入KM‑mcODM分类器进行分类识别。还包括基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别系统。本发明实现多模态信息互补融合，结合长尾样本分类器模型改进，能够有效地提高尾类样本异常工况的识别精度。

本发明授权基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的回转窑异常工况识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集回转窑工况样本集； 步骤S2：利用火焰视频图像序列特征提取模块提取火焰视频图像序列特征，得到火焰视频动态特征Ffast； 步骤S3：利用多热工变量数据特征提取模块提取多热工变量数据特征，得到多热工变量动态特征Fslow； 步骤S4：利用融合特征提取模块提取火焰视频图像序列与多热工变量数据融合特征，得到多模态融合特征Ffusion； 步骤S5：构造复合损失函数对火焰视频图像序列特征提取模块、多热工变量数据特征提取模块和融合特征提取模块进行训练； 步骤S6：级联火焰视频动态特征Ffast、多热工变量动态特征Fslow及多模态融合特征Ffusion，形成统一烧结工况特征F，并将统一烧结工况特征F打标，进行类标划分； 步骤S7：构造保角变换函数，对mcODM分类器的核函数进行修正，得到适应长尾样本分类识别的KM-mcODM分类器； 步骤S8：将统一烧结工况特征F及对应类标输入KM-mcODM分类器进行分类识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410006 湖南省长沙市麓山南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。