[发明专利]一种垃圾焚烧厂火焰燃烧状态识别方法

权利要求书

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,…x_n)^T，

其中，x为得到的样本矩阵，n为样本容量，x_i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，x_i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，

d_i＝x_i-ψ,i＝1,2,3,...,n，

其中d_i表示每张图片像素矩阵与训练图片平均值的差值，x_i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

所述构建协方差矩阵包括，

采用以下公式构建协方差矩阵，

其中C为构建的协方差矩阵，n为样本容量，d_i为训练图片与训练图片平均值的差值，A＝(d₁,d₂,d₃,d₄,…d_n)。

6.如权利要求5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，

所述求特征值和特征向量并构造特征图像空间包括，

求出A^TA的特征值λⁱ及其正交归一化特征向量v_i，根据特征值的贡献率选取前p个最大特征向量及其对应的特征向量，贡献率指选取的特征值的和与占所有特征值的和比：

取a＝99％采用以下公式求出协方差矩阵的特征向量，

其中u_i为协方差矩阵的特征向量，λ_i为A^TA的特征值，A＝(d₁,d₂,d₃,d₄,…,d_n)；特征图像空间为w＝(u₁,u₂,u₃,u₄,…,u_n)。

7.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，

所述通过火焰识别模型对火焰图片进行识别包括，

将待识别的图像Γ与平均图像的差值图像投影到特征空间，得到特征向量表示如下：

Ω^Γ＝w^T(Γ-ψ)，

其中，Ω^Γ就是待识别的图像与平均图像的差值，ψ代表训练图片的平均值,w＝(u₁,u₂,u₃,u₄,…,u_n)，

采用以下公式计算Ω^Γ与每张标准图片的欧式距离ε_i,

其中Ω_i为待识别图像与平均图像的差值图像投影到特征图像空间得到的矩阵，Ω^Γ待识别的图像与平均图像的差值，ε_i代表Ω^Γ与每张标准图片的欧式距离；

若欧式距离小于预设值则判定待识别火焰图片所代表的火焰燃烧状态与标准库中的图片所代表的火焰燃烧状态相同。