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龙图腾网恭喜北京京能热力股份有限公司申请的专利一种分布式锅炉房视频智能分析方法及装置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：CN117831094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311523961.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种分布式锅炉房视频智能分析方法及装置是由梅德芳;柳玉宾;吴佳滨;司佳;王宇;王庆丰;王守金;孙哲;李越;潘虹;王亦能;冯明如设计研发完成，并于2023-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式锅炉房视频智能分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种分布式锅炉房视频智能分析方法及装置，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：对区别特征进行加权，以得到关键特征；将关键特征输入至全连接层进行分类，以得到第一分类结果；根据第一分类结果，经过计算得到每个类别的概率，将每个类别的概率分别与预设概率阈值进行比较，以得到概率比较结果；根据概率比较结果，对同一图像进行多次分类，以得到多个第二分类结果；将多个第二分类结果进行融合，以得到融合结果；将融合结果与历史验证数据进行比对，以得到验证结果；根据验证结果，确定人脸的身份。本发明能够实现对人脸的准确识别。

本发明授权一种分布式锅炉房视频智能分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分布式锅炉房视频智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：对获取的图像进行预处理，以得到预处理图像；利用多级卷积神经网络对预处理图像进行特征提取，通过多级卷积层和池化层，提取不同层次的特征，以得到区别特征；对区别特征进行加权，以得到关键特征；将关键特征输入至全连接层进行分类，以得到第一分类结果；根据第一分类结果，经过计算得到每个类别的概率，将每个类别的概率分别与预设概率阈值进行比较，以得到概率比较结果；根据概率比较结果，对同一图像进行多次分类，以得到多个第二分类结果；将多个第二分类结果进行融合，以得到融合结果；将融合结果与历史验证数据进行比对，以得到验证结果；根据验证结果，确定人脸的身份；利用多级卷积神经网络对预处理图像进行特征提取，通过多级卷积层和池化层，提取不同层次的特征，以得到区别特征，包括：将预处理图像输入至卷积神经网络的第一层卷积层，所述第一层卷积层使用多个不同的卷积核捕捉图像中的第一特征，每个卷积核在图像上滑动，与图像局部区域做卷积运算，得到一个特征映射，多个卷积核产生多个特征映射，以提取出图像的多种特征；将所述多种特征输入至第二层卷积层，所述第二层卷积层使用卷积核提取特征映射的图形轮廓以及纹理，以得到第二特征；将所述第二特征输入至第三层卷积层，所述第三层卷积层使用卷积核提取特征映射的物体类别，以得到第三特征；将不同层次的所述第二特征和第三特征拼接，以得到图像的区别特征；对区别特征进行加权，以得到关键特征，包括：构建一个全连接层，并通过区别特征，以得到不同层次的特征拼接后的图像特征向量，其中，全连接层节点数与特征向量长度相同，全连接层的第一权重矩阵学习每个图像特征向量元素的权重；使用梯度下降和反向传播算法训练第一权重矩阵，以得到第二权重矩阵；将图像特征向量与第二权重矩阵相乘，以得到加权后的关键特征；将关键特征输入至全连接层进行分类，以得到第一分类结果，包括：构建包括全连接层和输出层的分类器；将所述关键特征输入至所述全连接层，以得到特征表示；将所述特征表示输入至所述输出层，将所述特征表示进行特征转换，以得到类别的预测概率；根据所述预测概率，以得到第一分类结果；根据第一分类结果，经过计算得到每个类别的概率，将每个类别的概率分别与预设概率阈值进行比较，以得到概率比较结果，包括：根据第一分类结果，对每个类别i，分别获取分类器预测的概率pi；将每个概率pi分别与预设的概率阈值t进行比较，若概率pi≥概率阈值t，则概率pi对应的类别i被预测，若概率pi＜概率阈值t，则概率pi对应的类别i未被预测；将所有类别i＝1，2，…，n分别对应的概率pi分别与阈值t进行比较，以得到n个比较结果；根据概率比较结果，对同一图像进行多次分类，以得到多个第二分类结果，包括：根据概率比较结果，使用不同的卷积神经网络模型进行分类；从图像中抽取不同的区域进行分类；对图像进行不同程度的旋转、缩放后再分类，以得到多个分类器对同一图像的第二分类结果；每个第二分类结果均有一个或多个预测的类别，以及对应的概率；将多个第二分类结果进行融合，以得到融合结果，包括：将多个第二分类结果按照类别进行汇总；对每个类别计算有多少个分类器输出了该类别，以得到该类别的投票数量，以及将每个分类器对该类别的概率预测进行加权平均，得到该类别的综合概率；根据所有类别的投票数量和综合概率，获取融合结果。

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