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龍圖騰網(wǎng)獲悉華潤數(shù)字科技有限公司申請(qǐng)的專利基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114078225B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111396193.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備是由劉雨桐;石強(qiáng);熊嬌;王國勛;張興設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例屬于工業(yè)化互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備，包括基于獲取的工藝參數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)各時(shí)間窗口的工藝組合數(shù)據(jù)，基于各時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的窯況視頻構(gòu)建燒成帶拼接圖像，通過工藝組合數(shù)據(jù)和燒成帶拼接圖像分別訓(xùn)練初始全卷積模型和初始?xì)埐钌窠?jīng)模型，獲得全卷積模型和殘差神經(jīng)模型；基于全卷積模型將工藝組合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為工藝特征數(shù)據(jù)，基于殘差神經(jīng)模型將燒成帶拼接圖像轉(zhuǎn)化為圖像特征數(shù)據(jù)；獲取基于塔克分解的初始特征融合模型和初始長短期記憶模型，基于工藝特征數(shù)據(jù)和圖像特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練初始特征融合模型和初始長短期記憶模型，獲得特征融合模型和長短期記憶模型。本申請(qǐng)?zhí)岣邔?duì)回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，包括下述步驟：根據(jù)預(yù)設(shè)的時(shí)間窗口獲取對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)和窯況視頻，基于所述工藝參數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)各時(shí)間窗口的工藝組合數(shù)據(jù)，基于各時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的所述窯況視頻構(gòu)建對(duì)應(yīng)的燒成帶拼接圖像，并通過所有所述工藝組合數(shù)據(jù)和所有所述燒成帶拼接圖像分別訓(xùn)練預(yù)設(shè)的初始全卷積模型和初始?xì)埐钌窠?jīng)模型，獲得全卷積模型和殘差神經(jīng)模型；基于所述全卷積模型對(duì)所述工藝組合數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得工藝特征數(shù)據(jù)，并基于所述殘差神經(jīng)模型對(duì)所述燒成帶拼接圖像進(jìn)行特征提取操作，獲得圖像特征數(shù)據(jù)；獲取預(yù)設(shè)的基于塔克分解的初始特征融合模型和預(yù)設(shè)的初始長短期記憶模型，基于所述工藝特征數(shù)據(jù)和所述圖像特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述初始特征融合模型和所述初始長短期記憶模型，獲得特征融合模型和長短期記憶模型；實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)工藝參數(shù)和目標(biāo)燒成帶圖像，根據(jù)所述全卷積模型和所述殘差神經(jīng)模型分別對(duì)所述目標(biāo)工藝參數(shù)和所述目標(biāo)燒成帶圖像進(jìn)行特征提取操作，分別獲得目標(biāo)工藝特征數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像特征數(shù)據(jù)，并將所述目標(biāo)工藝特征數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)圖像特征數(shù)據(jù)依次輸入至所述特征融合模型和長短期記憶模型中，獲得目標(biāo)窯況類別；所述基于所述全卷積模型對(duì)所述工藝組合數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作，獲得工藝特征數(shù)據(jù)，并基于所述殘差神經(jīng)模型對(duì)所述燒成帶拼接圖像進(jìn)行特征提取操作，獲得圖像特征數(shù)據(jù)的步驟包括：去除所述全卷積模型的全連接層，獲得參數(shù)特征提取模型，將所述工藝組合數(shù)據(jù)輸入至所述參數(shù)特征提取模型中，獲得所述工藝特征數(shù)據(jù)；去除所述殘差神經(jīng)模型的全連接層，獲得圖像特征提取模型，將所述燒成帶拼接圖像輸入至所述圖像特征提取模型中，獲得所述圖像特征數(shù)據(jù)。

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