一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统

本申请涉及工业工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统，该方法对过程变量进行插值处理，并对视频图像帧进行平均化，将多源异构信息对齐到相同的时间步上；这样，对齐了采样频率不一致的多源异构信息，构建了过程变量和视频图像联合驱动的深度神经网络模型，提取了多源异构信息中具有代表性的工况特征，克服了仅使用单一信息源时工况信息利用不完全的问题，设计了双层残差连接模块和模型稳定性评价指标，实现了对高炉工况的准确识别。