摘要
本发明提出了一种图像式燃烧NOx排放检测方法、介质及设备,包括:采集炉膛燃烧器火焰图像,采用双边滤波降噪算法进行预处理;建立经验公式,提取火焰图像的统计特征;建立卷积自编码,提取火焰图像的深层特征;采用主成分分析方法对火焰图像进行降维,得到主成分特征;将统计特征、深层特征和主成分特征拼接成综合特征;建立全连接自编码,提取综合特征的高级特征;将所提取的高级特征输入至长短期记忆网络,提取时间特征;引入自注意力机制以处理时间特征,最终预测输出燃烧NOx浓度。本发明能够更精确地描述火焰的燃烧状态,提升了对数据变化趋势的捕捉能力,提高了模型的泛化能力和适应能力,实现了对燃烧NOx排放的准确监测和预测。
技术关键词
排放检测方法
长短期记忆网络
图像
统计特征
卷积特征
主成分分析方法
编码器
炉膛燃烧器
注意力机制
降噪算法
Sigmoid函数
解码器
数据变化趋势
峰值信噪比
滤波
重构
矩阵
过滤器
系统为您推荐了相关专利信息
路况信息
查询特征
车辆周边
融合特征
多尺度特征
三维成像数据
图像配准方法
样本
数据获取单元
计算机存储介质
无人机遥感图像
语义分割方法
语义分割网络
金字塔池化模块
分支
检测环境参数
多模态数据采集
机器学习算法
图像处理技术
非暂时性机器可读存储介质