一种火焰识别方法、系统和介质技术方案

本发明专利技术公开一种火焰识别方法、系统和介质，包括步骤：S100，获取火焰图像；S200，通过火焰边缘修复算法进行图像处理，生成数据集；S300，把处理后用于训练的数据集输入YOLOV5网络进行训练，得到火焰状态检测模型；S400，将获得的实际数据集输入火焰检测模型中，输出火焰状态检测结果。有了该系统，高炉操作者不需仅靠凭经验猜测和推理进行操作了，而是直接观看炉内具体情况的实景，针对实际燃烧情况，采取相应的措施就能保证锅炉的正常运行，从而使锅炉达到安产、稳产、高产，保证企业取得巨大的经济效益。济效益。济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种火焰识别方法、系统和介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种火焰识别方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]锅炉设备一般是高温工业生产过程中的关键设备，在炉体内加热加工往往是最关键最复杂的工艺过程，直接关系到产品质量和产量。不同的炉内燃烧情况对应的火焰特征具有一定的区别。现有的技术手段主要有两类，一类是人工判断，一类是借助传统的计算机的图像识别技术。其中人工判断，用观火镜看火的方式来控制锅炉内的燃烧运行工况，劳动强度大，工作环境恶劣，而效率却没有较大的提高，而且过于依赖人工经验，十分不灵活。

技术实现思路

[0003]本专利技术目的旨在提供一种能够实现对炉内燃烧情况的进行快速检测及类型识别，保证对锅炉燃烧情况实时了解的火焰识别方法、系统和介质。具体技术方案如下：一方面，本专利技术提供一种火焰识别方法，包括步骤：S100，获取火焰图像；S200，通过火焰边缘修复算法进行图像处理，生成数据集；S300， 把处理后用于训练的数据集输入YOLOV5网络进行训练，得到火焰状态检测模型；S400，将获得的实际数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种火焰识别方法，其特征在于，包括步骤：S100，获取火焰图像；S200，通过火焰边缘修复算法进行图像处理，生成数据集；S300， 把处理后用于训练的数据集输入YOLOV5网络进行训练，得到火焰状态检测模型；S400，将获得的实际数据集输入火焰检测模型中，输出火焰状态检测结果。2.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于， 在将获得的实际数据集输入火焰检测模型时，还包括步骤，S410，把预处理的图像输入至YOLOV5网络，得到感受野最小而尺度最大，感受野中等且尺度中等和感受野最大而尺度最小的三种不同尺度的特征图；S420，基于所述三种不同尺度的特征图进行上采样和特征融合后分别得到最大尺度下的张量数据，中等尺度下的张量数据和最小尺度下的张量数据；S430，通过损失函数对张量数据相对于真实值进行计算，并经过反向传播求取梯度，进行权重更新，同时利用验证集进行验证，最终得到基于YOLOV5网络的检测模型及检测结果。3.根据权利要求1所述的火焰识别方法，其特征在于，还包括：S500，根据所述火焰状态检测结果判断燃烧情况，其中，所述火焰状态检测结果包括煤粉未燃烧区域、初步燃烧区域、充分燃烧区域、火焰尾迹和烟气区。4.一种火焰识别系统，其特征在于，包括：火焰获取模块，用于获取火焰图像；火焰图...

【专利技术属性】
技术研发人员：文高，张桂兴，钟鸿亮，
申请(专利权)人：广东鉴面智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：