一种基于神经网络的红外热成像识别方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络的红外热成像识别方法及系统，涉及红外热成像多角度优化识别技术领域，包括：在化工厂内基于红外热成像采集红外图像，进行全景处理；对全景处理后的红外图像进行增强预处理、进行数据集增广、多重子处理，构建多重子处理融合特征；对扩展数据集进行K均值聚类得到权重特征进行特征加权融合，输入神经网络模型中进行多角度红外热成像识别；通过起火点进行模型参数修正。本发明降低因成像中出现热斑伪影、管道交错结构造成的局部热遮蔽效应、仅从单一角度对图像进行识别以及对早期阴燃的弱热信号进行辨识准确率低对红外热成像识别的影响，对红外热成像识别进行多角度优化，提高红外热成像识别的准确率。