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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于色彩校正和卷积网络的回转窑燃烧图像分类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：CN117079045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311081460.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于色彩校正和卷积网络的回转窑燃烧图像分类方法是由李涛;赵娜设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于色彩校正和卷积网络的回转窑燃烧图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于基于色彩校正和的卷积网络回转窑燃烧图像分类方法，属于窑炉图像分析技术领域，包括获取处理火焰图像数据集；引入色彩校正方法和卷积网络搭建网络模型；采用得到的图像数据集作为输入，最终产生三维预测；取预测得分最高的燃烧状态为此时回转窑内的燃烧状态，输出最终结果。炉窑燃烧过程是一个高度复杂的非线性过程，燃烧不稳定，环境恶劣且拍摄设备老旧。针对炉窑火焰图像视觉效果差，图像曝光发白，颜色不清晰等问题。现有技术在对窑炉图像进行分类往往效果不佳，本发明能够提高识别的质量以及分类的准确率。

本发明授权一种基于色彩校正和卷积网络的回转窑燃烧图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于色彩校正和卷积网络的回转窑燃烧图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：使用CCD摄像机采集工厂火焰燃烧视频，处理得到回转窑火焰图像数据集； 步骤2：引入二维伽马色彩校正方法，对回转窑图像的亮度进行处理； 二维伽马色彩校正方法包括将图片从RGB格式转换为YUV格式，即以红色R、绿色G和蓝色B三个通道来表示的图像格式转换为用于表示彩色图像的颜色编码格式，其中图像被分成亮度Y和色度蓝差U和色度红差V三个分量；炉窑图像通过摄像机拍摄后解帧获取，因此将原本的R、G、B图像转换为明亮度Y，色彩饱和度U、V格式的图像，接着对于其明亮度Y进行伽马校正； 步骤3：将校正过的图像导入以高效的神经网络架构EfficientNetV2为基础改进的卷积分类网络模型，得到处理过的图以及特征图； 卷积网络分类模型主要包含EfficientNetV2卷积网络中的移动翻转瓶颈卷积模块，即MBConv；和加入注意力机制的移动翻转瓶颈卷积模块，即CoFe-MBConv，包括将坐标注意力，即coordinateattention机制嵌入EfficientNetV2的Fused-MBConv模块中； 步骤4：对特征图进行分类预测，经过softmax分类器，对燃烧状态进行分类，并输出最终的燃烧状态预测分类结果。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路湖南大学信息科学与工程学院；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”。

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