(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210844908.5 (22)申请日 2022.07.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114937036 A (43)申请公布日 2022.08.23 (73)专利权人 南通博莹机械铸造有限公司 地址 226100 江苏省南 通市海门市余 东镇 创业路12号 (72)发明人 黄礼华　展梦晓　 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/60(2017.01) G06V 10/762(2022.01) 审查员 徐晓艳 (54)发明名称 基于人工智能的高炉设备运行评估方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 具体涉及一 种基于人工智能的高炉设备运行评估方法及系 统， 包括： 获取待检测高炉内不同时刻的N张图 像， 并根据N张图像中的各个像素点的灰度值， 得 到N张图像中的燃烧区域和未燃烧区域， 根据N张 图像中的燃烧区域和未燃烧区域， 确定N张图像 中的燃烧区域的波动指标值、 有效燃烧区域丰度 指标值、 有效燃烧区域温度评估指标值以及待检 测高炉的燃烧变化率， 从而 得到待检测高炉内的 运行状态。 本发 明通过相机实时获取高炉内的运 行状态指标， 就可以得到任意时刻的高炉内的运 行状态， 提高了高炉设备运行状态的检测实时 性。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 114937036 B 2022.09.20 CN 114937036 B 1.一种基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待检测高炉内不同时刻的N张图像， 并根据N张图像中的各个像素点的灰度值， 得 到N张图像中的燃烧区域和未燃烧区域； 根据N张图像中的燃烧区域和未燃烧区域， 确定未燃烧区域的质心坐标和燃烧区域的 面积、 质心坐标和边 缘长度， 进 而得到N张图像中的燃烧区域的波动指标值； 计算N张图像中燃烧区域各个像素点的亮度值和饱和度， 从而确定燃烧区域各个像素 点的温度评估指标， 进而得到N张图像中的燃烧区域的有效燃烧区域丰度指标值和有效燃 烧区域温度评估指标值； 根据N张图像的燃烧区域各个 像素点的亮度值， 得到待检测高炉的燃烧变化 率； 根据N张图像 中的燃烧区域的波动指标值、 有效燃烧区域丰度指标值、 有效燃烧区域温 度评估指标值以及待检测高炉的燃烧变化 率， 得到待检测高炉内的运行状态。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 得到N 张图像中的燃烧区域和未燃烧区域的步骤 包括： 分别对N张图像进行窗口区域划分， 得到N张图像的各个窗口区域； 根据N张图像 中各个像素点的灰度值， 计算N张图像的各个窗口区域内的灰度变化率和 灰度均值， 从而得到N张图像的各个窗口特 征向量； 对N张图像的各个窗口特征向量分别进行聚类， 并根据聚类结果， 确定各个窗口区域中 的燃烧窗口区域和未燃烧窗口区域， 从而得到N张图像中的燃烧区域和未燃烧区域。 3.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 燃烧区 域的波动指标值的计算公式为： 其中， 为燃烧区域的波形指标值， 为燃烧区域的边缘长度， 为燃烧区域的第一波动 权值， 为燃烧区域的第二波动权值， 为燃烧区域的面积， 为燃烧区域质心点的横坐 标， 为燃烧区域质心点的纵坐标， 为未燃烧区域质心点的横坐标， 为未燃烧区域质 心点的纵坐标。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 燃烧区 域各个像素点的亮度值和饱和度的计算公式为： 其中， 分别为燃烧区域中第 行第 列像素点的R、 G、 B值， 为燃权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114937036 B 2烧区域中第 行第 列像素点的亮度值， 为燃烧区域中第 行第 列像素点的饱和度， 为取最大值 函数， 为取最小值 函数。 5.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 燃烧区 域各个像素点的温度评估指标的计算公式为： 其中， 为燃烧区域中第 行第 列像素点所对应的温度评估指标， 为燃烧区域 中第 行第 列像素点的亮度值， 为燃烧区域中第 行第 列像素点的饱和度。 6.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 有效燃 烧区域丰度指标值的计算公式为： 其中， 为燃烧区域 的有效燃烧区域丰度指标值， 为燃烧区域中第 行第 列像 素点所对应的温度评估指标， 为燃烧区域面积， 为温度评估指标阈值， 为 燃烧区域中第 行第 列像素点的温度评估指标值， 分别为燃烧区域在水平、 竖直方向 上的像素点个数。 7.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 有效燃 烧区域温度评估指标值的计算公式为： 其中， 为有效燃烧区域温度评估指标值， 为燃烧区域中第 行第 列像素点 所对应的温度评估指标， 为温度评估指标阈值， 为燃烧区域中第 行第 列像 素点的温度评估指标值， 分别为燃烧区域在水平、 竖直方向上的像素点个数。 8.根据权利要求1所述的基于人工智能的高炉设备运行评估方法， 其特征在于， 得到待 检测高炉的燃烧变化 率的步骤 包括： 根据N张图像的燃烧区域各个像素点的亮度值和N张图像对应的时刻， 进而得到燃烧区 域的亮度拟合 函数， 并根据燃烧区域的亮度拟合 函数， 得到待检测高炉的燃烧变化 率。 9.一种基于人工智能的高炉设备运行评估系统， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所 述处理器用于处理存储在所述存储器中的指 令以实现如权利要求 1‑8中任一项 所述的基于权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114937036 B 3