【技术实现步骤摘要】
本专利技术专利涉及计算机视觉，具体为一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法。
技术介绍
1、锅炉在工业中具有重要的作用，它们是工业生产中的核心设备之一，发挥着多方面的关键功能和作用。锅炉被广泛用于工业生产中的加热和加工过程。在许多工业领域，如钢铁、化工、纸浆与造纸等，锅炉提供所需的高温热能，促使化学反应、物质转化和材料加工等过程的进行。锅炉可以为工业建筑和设施提供供暖和冷却。通过产生热水或蒸汽，锅炉可以为生产车间、办公区域等提供适宜的温度环境。
2、锅炉在工业中的运用对安全性有非常严格的要求，因为它们涉及高温、高压和能源转化等复杂过程，一旦发生事故可能会导致严重的人员伤亡、环境污染和财产损失。以下是锅炉运用中对安全性的一些重要要求。
3、锅炉火焰检测在工业中具有重要性，这是因为它关系到锅炉的安全、稳定运行以及防止火灾等相关问题。锅炉火焰检测可以及时发现锅炉内部火焰异常，从而防止火灾的发生。火灾可能会导致严重的人员伤亡、设备损坏和财产损失，因此通过及时检测火焰异常，可以有效地预防火灾事故。火焰是锅炉正常燃烧的标志，通过检测火焰是否正常可以判断锅炉是否在安全状态下运行。异常的火焰可能意味着燃烧不完全、气体泄漏等问题，可能导致爆炸、中毒等风险。
技术实现思路
1、锅炉内火焰的检测在实际操作中可能会面临一些挑战和困难，这些困难可能源于锅炉内部环境的复杂性以及火焰本身的特点。锅炉内部通常存在高温高压的情况，这可能限制了传感器和设备的使用，因为它们需要耐受极端的工作条件。锅炉
2、本专利技术专利针对于传统火焰检测存在受到锅炉周围环境的影响，存在干扰导致出现误判等情况，提出了一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法。
3、视觉识别是一种利用图像或视频数据来识别和分析对象、场景、动作等信息的技术。然而，视觉识别的性能可能会受到周围环境的影响，这些影响因素可能会导致识别结果的准确性和稳定性受到影响。
4、本专利技术专利通过检测目标周围环境进行识别，根据周围环境的特性，首先利用目标检测的方法yolov5的方式检测出监测区域的标志位，确定监测区域以后利用yolov5-lite模型进行火焰检测。
5、在每一个洞口处都存在四个螺母，确定此4个螺母作为目标区域划分的重要标志，利用目标检测的方式检测火焰。
6、本专利技术的技术方案如下：
7、一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，包括如下步骤：
8、1)首先利用目标检测的方法检测出监测区域的标志位，
9、2)确定监测区域以后利用目标检测的方式进行火焰检测。
10、进一步的，所述步骤1)中采用yolov5的方法进行目标检测。
11、进一步的，所述步骤1)具体过程如下：
12、1)数据预处理：输入图像会经过预处理步骤，包括调整图像大小、归一化像素值、进行数据增强等。数据增强有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力；
13、2)特征提取和检测：经过卷积层后，图像特征会逐渐被提取和抽象。然后，yolov5将提取到的特征传递到检测层，该层会同时输出预测的边界框、类别以及置信度分数；
14、3)边界框预测：检测层会输出一系列边界框，每个边界框包括目标的位置和尺寸信息。这些边界框是在不同尺度的特征图上预测得到的，然后会根据网络的层次结构进行合并；
15、4)置信度评估：对每个边界框，模型会预测一个置信度分数，表示该边界框内是否包含了一个物体。这个分数是基于边界框中包含目标的概率、检测框的精度等综合因素计算得出的。
16、进一步的，所述步骤2)利用yolov5-lite模型进行火焰检测。
17、本专利技术的有益效果如下：
18、1)yolov5通过单次前向传播来同时完成检测和定位，因此具有较快的检测速度；同时，yolov5在网络结构和训练策略上进行了改进，以提高检测准确性和泛化能力。
19、2)根据获得4个标志位，绘制检测区域，利用轻量化的yolov5-lite模型进行预测，不仅提高了模型检测的精度，也保留了检测的实时性，在高精度的同时可以快速检测火焰，保障锅炉的正常运行，减少锅炉产生故障时产生的经济损失和人身安全。
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1.一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，所述步骤1)中采用YOLOv5的方法进行目标检测。
3.根据权利要求1或2所述的一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，所述步骤1)具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，所述步骤2)利用YOLOv5-lite模型进行火焰检测。
【技术特征摘要】
1.一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂环境下的锅炉火焰检测算法，其特征在于，所述步骤1)中采用yolov5的方法进行目标检测。
3.根据权利要...
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