[发明专利]一种基于火焰图像的温度识别方法以及低浓度瓦斯燃烧系统的控制方法

权利要求书

1.一种基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取炉膛内的燃烧视频，并通过温度感应探测器实时探测炉膛内的温度，然后以T时间为粒度将获取的炉膛内的燃烧视频进行截图，得到多幅炉膛内的燃烧火焰图像，再将各幅燃烧火焰图像与温度感应探测器探测到的相应时刻的温度一一对应起来；

S2、使用自适应加权均值—中值滤波方法对各幅燃烧火焰图像进行去噪处理；

S3、对去噪后的各幅燃烧火焰图燃烧火焰图像进行特征量的提取，然后将各幅燃烧火焰图燃烧火焰图像对应的温度与相应提取到的特征量一一对应起来；

S4、利用建立的特征量与温度的对应关系进行数据拟合，之后输入待识别燃烧火焰图像即可直接提取该待识别燃烧火焰图像对应的温度。

2.如权利要求1所述的基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：步骤S1中，截图的具体操作方法如下：

使用cv2包中的VideoCapture模块进行图像的获取，通过改变延时时间获得不同时间间隔的燃烧火焰图像。

3.如权利要求1或2所述的基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：步骤S2的具体操作方法如下：

S21、将燃烧火焰图像转化为RGB三通道图像，得到RGB三通道图像的R、G、B矩阵，然后将R、G、B矩阵转化为灰度矩阵；

S22、基于燃烧火焰图像对应的灰度矩阵，使用自适应加权均值—中值滤波方法对燃烧火焰图像噪声中的脉冲噪声及高斯噪声进行去噪，去噪计算公式如式1、式2和式3所示：

其中，zxy表示待去噪数据，即窗口正中心的数据，mean表示窗口数据均值，med表示窗口数据中值，zxy'表示修正后数据。

4.如权利要求1或2所述的基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：步骤S3中，特征量的提取的具体操作方法如下：

S31、沿着两条以上的横切割线和两条以上的纵切割线，对燃烧火焰图像进行切割划分，两条以上的横切割线和两条以上的纵切割线的各交点对应的灰度矩阵的灰度系数即为燃烧火焰图像的特征量；

S32、对所有燃烧火焰图像按上述步骤提取特征量，得到不同温度对应的特征量，每个燃烧火焰图像的特征量对应的系数矩阵和所有燃烧火焰图像的对应的温度构成的系数矩阵如式4所示：

其中，x₁₁、x₁₂…x_nd表示的是各交点对应的灰度系数，下标nd表示切割线的行列数，input表示的是燃烧火焰图像的特征量对应的系数矩阵，wendu₁、wendu₂…wendu_n表示的是所有燃烧火焰图像对应的温度，output表示的是所有燃烧火焰图像的对应的温度构成的系数矩阵。

5.如权利要求1或2所述的基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：步骤S4的具体操作方法如下：

S41、将燃烧火焰图像对应的特征量作为KNN算法的输入，燃烧火焰图像对应的温度作为KNN算法的输出，对数据进行拟合；

S42、输入待识别燃烧火焰图像，调用已拟合好的算法直接得到该待识别燃烧火焰图像对应的温度。

6.如权利要求5所述的基于火焰图像的温度识别方法，其特征在于：步骤S4中，在对数据进行拟合中，包括以下处理：

使用网格搜索算法及交叉验证对KNN算法的k参数进行寻优，设置交叉验证的参数，将数据分为训练集及验证集，使用训练集的数据在1到11的范围内找到使得分类准确率最高的k值；使用剩余的验证集的数据验证算法的准确率。