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龙图腾网获悉广州伏羲智能科技有限公司申请的专利一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统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：CN115861197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211472104.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统是由王弘越;袁文怡;陈少栓;肖在春设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统，本发明包括采集以车辆烟管位置加设白板作为背景的车辆黑烟图像；从车辆黑烟图像中裁剪获取白板区域黑烟图像；将白板区域黑烟图像输入训练好的神经网络模型得到黑烟密度特征图并根据黑烟密度特征图计算黑烟的林格曼黑度，该神经网络模型包括依次级联连接的多个编码层、第一卷积层和依次级联连接的多个解码层，编码层和解码层一一对应，且将每一个编码器输出的特征图通过一特征加强模块进行特征加强后作为对应解码层的输入。本发明采用黑烟黑度特征神经网络模型来对黑烟黑度进行识别，进而换算出其林格曼黑度值，能够提高环检线上的黑烟检测的判别准确率，节省人力。

本发明授权一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种环检线上的基于神经网络的黑烟检测方法，其特征在于，包括： S101，采集以车辆烟管位置加设白板作为背景的车辆黑烟图像； S102，从车辆黑烟图像中裁剪获取白板区域黑烟图像； S103，将白板区域黑烟图像输入训练好的神经网络模型得到黑烟密度特征图，该神经网络模型包括依次级联连接的多个编码层、第一卷积层和依次级联连接的多个解码层，第一级编码层的输入端作为神经网络模型的输入端，最后一级编码层通过第一卷积层与第一级解码层相连，最后一级解码层的输出端作为神经网络模型的输出端，该编码层和解码层一一对应，且将每一个编码器输出的特征图通过一特征加强模块进行特征加强后作为对应解码层的输入； S104，根据黑烟密度特征图计算黑烟的林格曼黑度； 所述特征加强模块包括依次相连的第二卷积层、最大池化层、反卷积层和第三卷积层，输入的白板区域黑烟图像或者编码层特征在输入编码层后，首先通过第二卷积层执行k＝3×3、p＝1,1的卷积操作、批量归一化操作BN和ReLU激活参数的激活操作，然后经过最大池化层进行k＝2×2、s＝2,2的最大池化编码、批量归一化操作BN和ReLU激活参数的激活操作，再经过反卷积层进行k＝2×2、s＝2,2的反卷积操作，最后经第三卷积层执行k＝3×3、p＝1,1的卷积操作得到对应的编码层特征，其中k为卷积核大小，s为步长，p为边界扩充。

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