[发明专利]基于深度卷积神经网络的火炬烟雾图像的超分辨率方法在审
| 申请号： | 201910528997.0 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN112116526A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 张杰东;孙晓英;鲍磊;于安峰;党文义;顾锞 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 林琪超 |
| 地址： | 100728 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度卷积神经网络的火炬烟雾图像的超分辨率方法，该方法基于深度卷积神经网络的端到端的有监督学习。放空火炬是石油化工等产业中必不可少的安全保障设施。在典型的放空火炬系统中，燃烧不充分时产生的烟雾不仅会严重污染空气，而且会造成严重事故。针对放空火炬系统的烟雾图像分辨率低的问题，本发明设计了一个深度学习网络结构，并通过对烟雾图像进行端到端的学习低分辨率到高分辨率映射方式实现了烟雾图像的超分辨率恢复。通过实验对比，本方法针对烟雾区域的超分辨结果更优。本发明填补了针对放空火炬图像的烟雾区域图像的超分辨算法这一工程领域的空白，促进了放空火炬系统的安全环保燃烧。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 火炬 烟雾 图像 分辨率 方法 | ||
【主权项】：
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