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龙图腾网获悉福建省曾志环保科技有限公司;曾志无废城市(三明)环保科技有限公司申请的专利基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类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：CN120182736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510670471.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类方法是由吴清术;蔡忠杰;宋权波设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类方法，包括以下步骤：S1:通过高速摄像头采集火花流视频;S2:选取关键帧，使用预训练的YOLOv8模型检测视频中的火花区域并优化；S3:根据分割结果，将每帧火花区域的信息存储为序列数据；S4:根据火花序列数据提取火花的动态特征，构建训练数据集；S5:基于双向LSTM模型构建金属分类模型，并基于训练数据集训练；S6:将训练后的金属分类模型部署至轻量化推理架构，实现实时推理，根据火花的实时视频数据，输出金属分类结果；并将金属分类结果实时发送传输给垃圾回收系统。本发明通过视频动态分析分类火花流的方法，能够显著提高废旧金属中不同材料的分类效率。

本发明授权基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类方法在权利要求书中公布了：1.基于火花流视频动态分析的回收再利用金属智能分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:通过高速摄像头采集火花流视频; S2:将火花流视频分解为逐帧图像，选取关键帧，使用预训练的YOLOv8模型检测视频中的火花区域，生成火花区域分割结果，并加入中值滤波与形态学操作，优化火花区域分割结果； S3:根据分割结果，将每帧火花区域的信息存储为序列数据； S4:根据火花序列数据提取火花的动态特征，并将火花的动态特征与时间序列关联，并生成特征向量，构建训练数据集； S5:基于双向LSTM模型构建金属分类模型，并基于训练数据集训练； S6:将训练后的金属分类模型部署至轻量化推理架构，根据火花的实时视频数据，输出金属分类结果，并将金属分类结果实时发送传输给垃圾回收系统； 所述S1具体为：使用高速工业摄像头，帧率设定为240fps，以保证捕获火花流快速扩散的动态信息，并加装防尘玻璃和稳定光源滤波器，避免工业环境中灰尘和杂光的影响； 通过打磨设备上的力传感器触发拍摄，在打磨产生火花时自动录制； 在多种金属、不同打磨条件及背景场景下采集火花流视频； 所述将火花流视频分解为逐帧图像，选取关键帧，具体如下： 设输入火花流视频为V，其总帧数为T帧，帧率为f，将视频拆解为帧序列：{F1,F2,…,Ft,…,FT}，第t帧为图像Ft; 基于火花动态特性，选取亮度及运动最强的帧作为关键帧，计算每帧的亮度均值LFt： ； 其中，H和W为帧图像的高度与宽度，Fti,j表示像素值，i和j为像素点的行列索引； 选取亮度变化大于阈值的帧O： ； 其中，为选择占比的调整因子，为亮度阈值； 所述根据火花序列数据提取火花的动态特征，包括火花长度特征、火花粒子运动轨迹、扩散角度与亮度特征，具体如下： 对最终优化后的火花区域，计算质心Ct到每个边缘点的向量： ； 其中，为边缘点的坐标；xt,yt为时间步t火花区域的质心Ct的坐标； 对所有向量两两计算夹角： ； 其中，为边缘点的向量； 取最大夹角作为扩散角度： ； 对最终优化后的火花区域的原始灰度图像Gt，计算火花区域的平均亮度C t ： ； 计算火花亮度的标准差作为亮度特征，反映亮度的波动性： ； 将以上特征与时间序列关联，生成每帧的特征向量： ； 其中，为轨迹总长度，vt为火花质心的运动速度；at为火花质心的加速度。

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福建省曾志环保科技有限公司;曾志无废城市(三明)环保科技有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇高新大道66号清华紫光浦上商业小镇(现:紫光浦上商业广场)B5#楼11层1109SOHO办公；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”。