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申请/专利权人：安徽省川佰科技有限公司

摘要：本申请涉及智能识别技术领域，其具体地公开了一种基于Transformer模型的加热炉火焰状态识别方法及系统，其通过摄像头来采集加热炉火焰燃烧的视频，利用深度学习技术，从加热炉火焰燃烧视频中提取出火焰燃烧整体的动态变化特征，以及火焰纹理的动态变化特征，并基于二者的融合特征来识别出火焰状态，例如火焰正常燃烧、火焰燃烧不稳定或火焰熄灭。这样，能够提高加热炉火焰监测的实时性，及时发现火焰异常并采取相应的措施，并且提高了火焰监测的效率和精度，减少了主观误差，从而实现安全、高效的加热炉运行。

主权项：1.一种基于Transformer模型的加热炉火焰状态识别方法，其特征在于，包括：获取加热炉火焰燃烧视频；从所述加热炉火焰燃烧视频中提取出火焰燃烧整体状态动态变化特征向量和火焰纹理动态变化特征向量；对所述火焰燃烧整体状态动态变化特征向量和所述火焰纹理动态变化特征向量进行目标域联合相关迁移以得到多维度火焰状态特征向量；基于所述多维度火焰状态特征向量，确定火焰状态；其中，从所述加热炉火焰燃烧视频中提取出火焰燃烧整体状态动态变化特征向量和火焰纹理动态变化特征向量，包括：以预定采样频率从所述加热炉火焰燃烧视频中提取多个火焰燃烧图像帧；对所述多个火焰燃烧图像帧进行整体的燃烧动态特征提取以得到所述火焰燃烧整体状态动态变化特征向量；对所述多个火焰燃烧图像帧进行火焰纹理动态特征提取以得到所述火焰纹理动态变化特征向量；其中，对所述多个火焰燃烧图像帧进行整体燃烧动态特征提取以得到所述火焰燃烧整体状态动态变化特征向量，包括：将所述多个火焰燃烧图像帧分别通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个火焰燃烧特征向量，并将所述多个火焰燃烧特征向量进行级联以得到所述火焰燃烧整体状态动态变化特征向量，其中，所述ViT模型为VisionTransformer模型；其中，对所述多个火焰燃烧图像帧进行火焰纹理动态特征提取以得到所述火焰纹理动态变化特征向量，包括：将所述多个火焰燃烧图像帧分别从RGB颜色空间转化为YCbCr颜色空间以得到多个转化后火焰燃烧图像帧；分别抽取所述多个转化后火焰燃烧图像帧各个通道的LBP纹理特征直方图，并将所述各个通道的LBP纹理特征直方图沿着通道维度进行聚合以得到各个转化后火焰燃烧图像帧的多通道LBP纹理特征直方图；将所述各个转化后火焰燃烧图像帧的多通道LBP纹理特征直方图分别通过基于卷积神经网络模型的纹理特征提取器以得到多个火焰纹理特征向量；将所述多个火焰纹理特征向量进行级联以得到所述火焰纹理动态变化特征向量。

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