申请/专利权人：湖南大学

申请日：2020-03-31

公开（公告）日：2021-02-26

公开（公告）号：CN111461003B

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.02.26#授权;2020.08.21#实质审查的生效;2020.07.28#公开

摘要：本发明公开一种基于视频序列特征提取的燃煤工况识别方法，包括实验数据准备、纹理特征提取、结构特征提取、纹理和结构算子相融合、分类器进行工况识别五个步骤，具体的，提取燃煤火焰的视频数据，并对其工况进行标记；以局部二值模式为基本算子，构建视频序列的二值局部模式算子；基于相位一致性构建了一个三维的特征算子HOPC‑TOP来描述火焰的结构和形状变化；将纹理特征3DBLBPL和结构特征HOPC‑TOP串联成一个直方图；选取合适的模式分类器，输入训练集特征对数据进行训练。本发明能够对工况进行动态识别，识别过程简单、鲁棒性好。

主权项：1.基于视频图像序列特征提取的燃煤工况识别方法，其特征在于，包括实验数据准备、纹理特征提取、结构特征提取、纹理和结构算子相融合、分类器进行工况识别，具体实现过程如下：步骤S1：实验数据准备首先提取燃煤火焰的视频数据，然后将获取的火焰视频序列的工况进行标记，再将视频数据进行灰度化预处理；步骤S2：特征算子提取纹理特征提取：以局部二值模式为基本算子，构建视频序列的局部二值模式算子，表示为3DBLBPL；首先在视频序列中构建3×3×3像素的三维立方体，然后以三维立方体的6个像素形成3DBLBPL的局部二值模式，6个像素包括中心像素的两个水平相邻像素、两个垂直相邻像素以及从中心像素出发的前L帧和后L帧的中心像素，L表示中心像素与相邻帧之间的距离；最后将3DBLBPL值按照出现频率生成的直方图，作为整个视屏序列的纹理特征3DBLBPL；结构特征提取：基于相位一致性构建视屏序列的结构特征算子，表示为HOPC-TOP；首先将视频序列在三个方向上分割成正交平面，再利用相位一致性计算模型计算每个平面上相位一致性的幅值和方向，然后根据相位一致性的方向统计每个平面的振幅直方图，最后将三个方向的直方图串联起来，生成一个动态描述符，即结构特征HOPC-TOP；步骤S3：纹理和结构算子相融合将纹理特征3DBLBPL和结构特征HOPC-TOP串联成一个直方图，将串联形成的直方图向量作为火焰序列的融合特征，包含了火焰序列的纹理、结构信息；步骤S4：分类器进行工况识别将融合特征向量集分为训练集和测试集，选取合适的模式分类器，将训练集的特征向量集与工况标签输入训练分类器进行训练，训练完成后，将测试集的特征向量集输入训练好的分类器进行训练，训练完成后，将测试集输出的工况标签与真实标签进行比较，计算得到测试集的工况识别精度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 基于视频图像序列特征提取的燃煤工况识别方法

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