买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制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：CN113313204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202110691495.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法是由马晓明;梁朝茜;王云刚;许继云;廖夏伟;胡洪磊;金鹏设计研发完成，并于2021-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法，包括，首先对预设的垃圾焚烧样本图像集中的垃圾焚烧样本图像计算焚烧状态参数，依据焚烧状态参数，按预定的焚烧状态类别，对垃圾焚烧样本图像进行分类，然后将垃圾焚烧样本图像集作为训练数据，将垃圾焚烧样本图像的类别作为数据标签，对一神经网络模型进行训练，得到垃圾焚烧状态辨识模型，将垃圾焚烧图像输入垃圾焚烧状态辨识模型中得到垃圾焚烧状态，从而实现垃圾焚烧状态的实时自动化监控，有利于提高垃圾焚烧状态识别的准确性和垃圾焚烧效果的稳定性，给垃圾焚烧发电厂带来更高的边际经济效益，同时解放人力，减少人力成本，改善劳工的工作环境。

本发明授权基于深度学习的垃圾焚烧状态辨识方法和焚烧控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的垃圾焚烧控制方法，其特征在于，包括：获取垃圾焚烧图像；将所述垃圾焚烧图像输入垃圾焚烧状态辨识模型中，以得到垃圾焚烧状态；获取焚烧炉环境监测数据和焚烧炉运行数据，根据所述垃圾焚烧状态和焚烧炉运行数据预测烟气污染物浓度和主燃段温度场分布；将所述焚烧炉环境监测数据、预测的烟气污染物浓度和预测的主燃段温度场分布输入一强化学习控制模型中以得到焚烧控制参数；向焚烧炉发送所述焚烧控制参数，使焚烧炉做出相应调整；所述强化学习控制模型包括Dyna-Q算法模型和DDPG算法模型；所述DDPG算法模型用于根据预测的烟气污染物浓度和预测的主燃段温度场分布，计算得到所述焚烧控制参数；所述Dyna-Q算法模型用于根据所述焚烧炉环境监测数据、预测的烟气污染物浓度和预测的主燃段温度场分布，学习得到不同状态下输出不同焚烧控制参数后将会进入的下一状态，并提供给所述DDPG算法模型进行学习，所述状态包括烟气污染物浓度和主燃段温度场分布；其中所述垃圾焚烧状态辨识模型通过以下步骤得到：计算预设的垃圾焚烧样本图像集中的垃圾焚烧样本图像的焚烧状态参数，所述焚烧状态参数包括图像平均灰度、火焰有效面积率、高温有效面积率、火焰高温率、火焰质心、火焰质心偏移距离、高温区圆形度、单位时间火焰有效面积方差和单位时间图像灰度均值方差中的一者或多者；依据所述焚烧状态参数，按预定的焚烧状态类别，对所述垃圾焚烧样本图像进行分类；构建一神经网络模型，将所述垃圾焚烧样本图像集作为训练数据，将垃圾焚烧样本图像的类别作为数据标签，对所述神经网络模型进行训练，得到所述垃圾焚烧状态辨识模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学深圳研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城北大园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。