基于多角度通道架构的火焰温度与碳烟体积分数重建方法

本发明公开了基于多角度通道架构的火焰温度与碳烟体积分数重建方法，涉及火焰三维重建技术领域，方法包括：构建多角度通道架构的FMAR网络模型，对FMAR网络模型进行训练；利用训练好的FMAR网络模型，对包含目标火焰的至少一个图像进行识别，得到目标火焰的温度分布结果和碳烟体积分数分布结果。本发明构建的FMAR网络模型中，每个特征提取头分别用于接收一个包含火焰的图像，所有包含火焰的图像为：在不同角度拍摄的同一火焰的图像，因此，多个特征提取头构成了多角度通道结构，解除了目前深度学习网络模型对于输入图像拍摄角度与输入图像数量的限制，具有较强的泛化性和较高的准确性。