基于FFDNET的多模态火焰AI识别方法

本发明公开了一种基于FFDNET的多模态火焰AI识别方法，包括去噪模型训练和火焰识别方法，去噪模型训练通过将预处理图像及预测噪声水平图输入FFDNet，在RGB三通道上对输入图像进行分通道下采样，降维获取子图像，利用FFDNet对三通道上的子图像分别去噪处理，根据质量评估修正去噪过程，依此训练获得噪声水平图；火焰识别方法包括利用RGB通道增强和HSV特征获得蓝色火焰部分，由HSV特征提取目标图像的黄色火焰部分，及叠加轮廓绘制的原图火焰轮廓线拾取火焰区；该识别方法的去噪处理不仅减少网络在空间维度的计算负担，去噪效果更加理想，且火焰识别方法可获得准确和完整的火焰图像；其可广泛应用于图像处理领域，并适用于炉窑和锅炉的实时火焰监测及火灾预测等领域。