申请/专利权人：汉威科技集团股份有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746598A

主分类号：G08B29/18

分类号：G08B29/18;G08B17/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提出了一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法，步骤为：采集单位时间内多个周期的检测信号，对检测信号进行傅里叶变换并存在在数组中；将两个通道一个周期中的数据进行离散数据方法卷积得到一种燃烧物质的特征集；采集多种燃烧物质燃烧后的数据，经过数据分析得到每种燃烧物质的特征集，建立基础模型；采集真实的火焰信号，将真实的火焰信号进行傅里叶变换得到检测数据，将检测数据与存储的多组特征集进行比较，进行报警并将检测数据加入基础模型，更新基础模型的权重参数。本发明利用卷积运算将采集数据进行分类计算，将计算结果作为火焰特征进行保存形成自学习的模型，能有效降低误报的情况。

主权项：1.一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：通过热释电传感器采集单位时间内多个周期的检测信号，对检测信号进行傅里叶变换并存在在数组中；将热释电传感器两个通道一个周期中的数据进行离散数据方法卷积，得到一种燃烧物质的特征集；步骤二：采集多种燃烧物质燃烧后的数据，经过数据分析作为每种燃烧物质的特征集，根据特征集建立基础模型；步骤三：利用热释电传感器采集真实的火焰信号，将真实的火焰信号进行傅里叶变换得到检测数据，将检测数据与存储的多组特征集进行比较，当符合基础模型时，进行报警并将检测数据加入基础模型，同时更新基础模型的权重参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 汉威科技集团股份有限公司 一种具有抗干扰和模型学习的红外火焰探测方法

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