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基于扩散模型图像增强与多类特征融合的火焰燃烧状态智能识别
1
作者
汤健
杨薇薇
+2 位作者
夏恒
崔璨麟
乔俊飞
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第12期1502-1514,共13页
针对领域专家依据经验判断城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中的火焰燃烧状态具有随意性、主观性和差异性,以及高质量火焰图像稀少等问题,提出基于去噪扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model...
针对领域专家依据经验判断城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中的火焰燃烧状态具有随意性、主观性和差异性,以及高质量火焰图像稀少等问题,提出基于去噪扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model,DDPM)的图像增强与多类特征融合的火焰燃烧状态识别方法。首先,利用DDPM生成虚拟火焰图像以弥补高质量建模图像稀缺问题;然后,对由真实和虚拟图像混`合得到的建模数据采用LeNet-5模型提取深度特征,同时提取火焰图像的亮度、范围和颜色等物理特征;最后,面向上述混合特征构建基于深度森林分类(deep forest classification,DFC)的火焰燃烧状态识别模型。基于实际MSWI过程火焰图像验证了该方法的有效性和优越性。
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关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
火焰燃烧状态识别
去噪扩散概率模型(
denoising
diffusion
probabilistic
model
DDPM)
深度特征
物理特征
深度森林分类(deep
forest
classification
DFC)
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职称材料
题名
基于扩散模型图像增强与多类特征融合的火焰燃烧状态智能识别
1
作者
汤健
杨薇薇
夏恒
崔璨麟
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
智慧环保北京实验室
出处
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第12期1502-1514,共13页
基金
新一代人工智能国家科技重大项目资助项目(2021ZD0112302)。
文摘
针对领域专家依据经验判断城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程中的火焰燃烧状态具有随意性、主观性和差异性,以及高质量火焰图像稀少等问题,提出基于去噪扩散概率模型(denoising diffusion probabilistic model,DDPM)的图像增强与多类特征融合的火焰燃烧状态识别方法。首先,利用DDPM生成虚拟火焰图像以弥补高质量建模图像稀缺问题;然后,对由真实和虚拟图像混`合得到的建模数据采用LeNet-5模型提取深度特征,同时提取火焰图像的亮度、范围和颜色等物理特征;最后,面向上述混合特征构建基于深度森林分类(deep forest classification,DFC)的火焰燃烧状态识别模型。基于实际MSWI过程火焰图像验证了该方法的有效性和优越性。
关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
火焰燃烧状态识别
去噪扩散概率模型(
denoising
diffusion
probabilistic
model
DDPM)
深度特征
物理特征
深度森林分类(deep
forest
classification
DFC)
Keywords
municipal solid waste incineration(MSWI)
flame combustion state identification
denoising
diffusion
probabilistic
model
(DDPM)
depth features
physical features
deep forest classification(DFC)
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扩散模型图像增强与多类特征融合的火焰燃烧状态智能识别
汤健
杨薇薇
夏恒
崔璨麟
乔俊飞
《北京工业大学学报》
北大核心
2025
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