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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多特征增强的Res-Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别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：CN119693719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510083595.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多特征增强的Res-Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别方法是由张健;孙荣成;苏小囡;汤健;仇译设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征增强的Res-Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多特征增强的Res‑Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别方法，包括图像采集及预处理、构建针对城市固体废物焚烧火焰状态识别模型和城市固体废物焚烧火焰状态识别。本发明通过采用图像去噪、图像去雾和几何变换的预处理方法，丰富训练数据的同时改善模型的泛化能力；通过基于多种特征增强的深度学习技术实现了对城市固体废物焚烧火焰图像的高效自动特征提取和状态识别，通过增强对细节的捕捉能力并融合不同尺度特征，提高了识别的准确性和鲁棒性；本发明实现了端到端的自动化识别流程，简化操作步骤，提高识别效率，显著提高了城市固体废物焚烧炉系统的可靠性和稳定性。

本发明授权一种基于多特征增强的Res-Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征增强的Res-Transformer城市固体废物焚烧火焰状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，使用城市固体废物焚烧炉炉壁上嵌入的耐高温摄像头采集得到炉内火焰燃烧图像； 步骤S2，对步骤S1得到的火焰燃烧图像进行标注，将火焰燃烧状态分为正常、偏烧、窜烧和闷烧四类，得到标注后的数据集； 步骤S3，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于后续训练模型、验证模型、测试模型； 步骤S4，采用图像去噪、图像去雾和几何变换的预处理方法对训练集数据进行预处理； 步骤S5，构建残差网络Resnet50主干网络； 步骤S6，构建高效多尺度注意力模块，串联于残差网络Resnet50主干网络每一个瓶颈残差块层之后； 步骤S7，构建上下文感知增强注意力模块，提取每一个瓶颈残差块层的上下文信息； 步骤S8，构建可变形Transformer模块，串联于残差网络Resnet50主干网络之后； 步骤S9，将可变形Transformer模块的输出与上下文感知增强注意力模块的输出进行融合，通过全连接层后实现对火焰状态的识别。

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