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龙图腾网获悉北京朝阳环境集团有限公司申请的专利基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120298962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510357979.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法是由高孟龙;邓俊;陈辉;曲建明;王金秋;孙超逸;张晓晓;张志远设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法。该方法通过无监督学习框架有效解决了垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别中标注数据匮乏的难题；利用互信息最大化目标函数驱动模型自主挖掘火焰图像中的本质特征关联，无需依赖人工标注即可建立燃烧状态与视觉特征的对应关系；通过主聚类与超聚类的双重标签输出，实现燃烧状态的层次化描述，既保留宏观工况分类能力，又捕捉微观动态变化特征。可见，本发明实施例在降低数据标注成本的同时，增强了模型对复杂燃烧场景的适应性，能够实现焚烧炉燃烧状态的精细化监控和识别。

本发明授权基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的垃圾焚烧炉火焰燃烧态势识别方法，其特征在于，所述方法应用于火焰燃烧态势识别系统，所述方法包括： 获取样本垃圾焚烧炉的无标注火焰燃烧样本图像； 将所述无标注火焰燃烧样本图像输入原始燃烧态势聚类识别模型，得到所述样本垃圾焚烧炉的燃烧态势联合概率矩阵，并基于所述燃烧态势联合概率矩阵确定互信息变量； 朝着最大化所述互信息变量的方向对所述原始燃烧态势聚类识别模型进行训练直至符合预设收敛条件，获得目标燃烧态势聚类识别模型； 获取目标垃圾焚烧炉的当前火焰燃烧图像，将所述当前火焰燃烧图像输入所述目标燃烧态势聚类识别模型，得到所述目标垃圾焚烧炉的燃烧态势聚类识别结果；其中，所述燃烧态势聚类识别结果包括主聚类识别标签和超聚类识别标签； 在将所述无标注火焰燃烧样本图像输入原始燃烧态势聚类识别模型之前，所述方法还包括： 根据目标相机的内外参数标定结果，确定所述目标相机的图像平面与垃圾焚烧炉炉排面图之间的单应矩阵； 对所述垃圾焚烧炉炉排面图进行网格分割，得到所述垃圾焚烧炉炉排面图对应的物理空间尺度网格； 将所述物理空间尺度网格映射到所述图像平面，得到图像网格坐标系； 通过所述图像网格坐标系对所述无标注火焰燃烧样本图像进行分块处理，得到多个火焰燃烧样本图像分块； 所述将所述无标注火焰燃烧样本图像输入原始燃烧态势聚类识别模型，包括： 将所述多个火焰燃烧样本图像分块输入所述原始燃烧态势聚类识别模型。

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