The invention provides a flame recognition method which can accurately distinguish the state of garbage incineration, including the following steps: establishing the flame recognition model and training the flame recognition model; recognizing the flame picture through the flame recognition model. The beneficial effect of the present invention is that the deep learning method and PCA classification and recognition algorithm are improved by taking the waste incineration system as the improvement object, focusing on the flame video image in the furnace, the network structure of the deep learning method and the parameters of the PCA algorithm are optimized, and the optimal recognition model of the flame combustion state in the waste incinerator is determined by experimental simulation. In order to monitor the burning state of the flame in the waste incinerator in real time.
【技术实现步骤摘要】
一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法
本专利技术涉及垃圾焚烧领域,具体涉及一种垃圾焚烧火焰识别方法。
技术介绍
由于我国人口数量多,产生的垃圾总量也非常巨大,现有技术中,垃圾处理的主要方式是掩埋,但是掩埋的方式存在垃圾渗出液,污染严重,现有技术中,焚烧设备在焚烧垃圾时通常不能及时自动判断焚烧设备内的燃烧情况是否理想,现有技术通过人工判断的方式,存在较大的误差,不能合理准确的判断燃烧状态,往往导致调整失误,造成资源浪费和环境污染。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术提供一种能够准确判别垃圾焚烧状态的火焰识别方法,包括以下步骤,建立火焰识别模型并对火焰识别模型进行训练;通过火焰识别模型对火焰图片进行识别。进一步的,所述建立火焰识别模型并对火焰识别模型进行训练包括以下步骤,获取灰度图样本训练矩阵;计算训练图片的平均值与差值;构建协方差矩阵;求特征值和特征向量并构造特征图像空间。进一步的,所述获取灰度图样本训练矩阵包括,设定训练集有n个由灰度图像素矩阵组成的样本,每个样本大小为L×W;获取样本矩阵,x=(x1,x2,x3,x4,…xn)T,其中,x为得到的样本矩阵,n为样本容量,xi为由第i个样本的每一列向量堆叠成一列的L×W维列向量;将样本矩阵向量化。进一步的,所述计算训练图片的平均值与差值包括,通过以下公式获取训练图片每一维的平均值,其中Ψ代表训练图片的平均值,n为样本容量,xi为由第i个样本的每一列向量堆叠成一列的L×W维列向量;计算每张图片像素矩阵与训练图片平均值的差值,di=xi-ψ,i=1,2,3,...,n,其中di表示每张图片像素矩阵与训练图片平 ...
【技术保护点】
1.一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于,包括以下步骤,建立火焰识别模型并对火焰识别模型进行训练;通过火焰识别模型对火焰图片进行识别。
【技术特征摘要】
1.一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于,包括以下步骤,建立火焰识别模型并对火焰识别模型进行训练;通过火焰识别模型对火焰图片进行识别。2.如权利要求1所述的一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于,所述建立火焰识别模型并对火焰识别模型进行训练包括以下步骤,获取灰度图样本训练矩阵;计算训练图片的平均值与差值;构建协方差矩阵;求特征值和特征向量并构造特征图像空间。3.如权利要求2所述的一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于,所述获取灰度图样本训练矩阵包括,设定训练集有n个由灰度图像素矩阵组成的样本,每个样本大小为L×W;获取样本矩阵,x=(x1,x2,x3,x4,…xn)T,其中,x为得到的样本矩阵,n为样本容量,xi为由第i个样本的每一列向量堆叠成一列的L×W维列向量;将样本矩阵向量化。4.如权利要求3所述的一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于,所述计算训练图片的平均值与差值包括,通过以下公式获取训练图片每一维的平均值,其中Ψ代表训练图片的平均值,n为样本容量,xi为由第i个样本的每一列向量堆叠成一列的L×W维列向量;计算每张图片像素矩阵与训练图片平均值的差值,di=xi-ψ,i=1,2,3,...,n,其中di表示每张图片像素矩阵与训练图片平均值的差值,xi为由第i个样本的每一列向量堆叠成一列的L×W维列向量。5.如权利要求4所述的一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法,其特征在于所述构建协方差...
【专利技术属性】
技术研发人员:苏盈盈,康东帅,周能炀,周昊,李翠英,唐霞,王艳玲,
申请(专利权)人:重庆科技学院,
类型:发明
国别省市:重庆,50
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