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申请/专利权人：中山大学
摘要：本公开实施例涉及一种池沸腾过程识别方法及模型训练方法、装置、设备。前述方法的主要步骤包括：获取容器内流体的目标图像，目标图像包括目标对象所对应的多个区域图像，目标对象包括气泡、气膜和池沸腾流体受热产生的液体膜中的至少一类对象，确定多个区域图像所对应的目标对象的几何属性数值，根据几何属性数值，对多个区域图像分组，提取每组区域图像的特征数据，将每组区域图像的特征数据输入预先训练好的识别模型中，输出池沸腾过程的识别结果，识别模型为根据多个池沸腾样本数据获得的训练数据集训练得到的机器学习模型。采用前述方法能够提高池沸腾过程识别的准确度和识别效率。
主权项：1.一种池沸腾过程识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取容器内流体的目标图像，所述目标图像包括目标对象所对应的多个区域图像，所述目标对象包括气泡、气膜和池沸腾流体受热产生的液体膜中的至少一类对象；确定所述多个区域图像所对应的目标对象的几何属性数值；根据几何属性数值，对多个区域图像进行排序；根据所述排序的顺序关系，将多个区域图像分为N组，使N组区域图像中的第M组内的区域图像的几何属性数值均小于或均大于第M+1组内的区域图像的几何属性数值，其中，M小于N，且N为大于1的正整数；提取每组区域图像的特征数据；将每组区域图像的特征数据输入预先训练好的识别模型中，输出池沸腾过程的识别结果，所述识别模型为根据多个池沸腾样本数据获得的训练数据集训练得到的机器学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种池沸腾过程识别方法及模型训练方法、装置、设备
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