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龙图腾网获悉深圳市富临厨房设备有限公司申请的专利用于油烟浓度检测模型的训练方法、系统及介质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：CN120032222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510023195.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权用于油烟浓度检测模型的训练方法、系统及介质是由柳进军;朱振超;柳星宇设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于油烟浓度检测模型的训练方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及模型训练技术领域，尤其涉及一种用于油烟浓度检测模型的训练方法、系统及介质。所述方法包括以下步骤：通过在选定油烟排放区域内实时获取油烟排放图像帧并进行模糊失真消除处理，得到油烟模糊失真去除图像帧；构建卷积网络层以及反卷积网络层并进行多尺度逐步特征提取，得到油烟图像特征集；将油烟图像特征集输入至反卷积网络层进行浓度检测模型训练，以生成油烟浓度检测模型，并输出油烟浓度模型检测结果；基于油烟图像特征集对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟浓度量化和逐帧标注，得到油烟浓度实际标注结果；通过引入判别器并进行模型对抗优化，以生成油烟浓度检测优化模型。本发明能够提高了油烟浓度的检测精度和鲁棒性。

本发明授权用于油烟浓度检测模型的训练方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于油烟浓度检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过在选定油烟排放区域内部署摄像头实时获取油烟排放图像帧，并对油烟排放图像帧进行模糊失真消除处理，得到油烟模糊失真去除图像帧； 步骤S2：构建卷积网络层以及反卷积网络层，并利用卷积网络层对油烟模糊失真去除图像帧进行多尺度逐步特征提取，以在小尺度上提取对应的油烟细微颗粒纹理特征，并在大尺度上提取对应的油烟形状以及面积变化特征，得到油烟图像特征集；将油烟图像特征集输入至反卷积网络层进行浓度检测模型训练，以生成油烟浓度检测模型，并输出油烟浓度模型检测结果，步骤S2包括以下步骤： 步骤S21：获取油烟在不同光照条件下的散射特性，并通过油烟模糊失真去除图像帧获取对应的油烟纹理方向特征； 步骤S22：根据油烟在不同光照条件下的散射特性以及油烟纹理方向特征以设计从3×3到11×11像素对应的卷积核，并实现对油烟对应的细微颗粒高频细节以及大团油烟外形低频轮廓，从而构建卷积网络层；通过与卷积网络层连接成对称结构以构建反卷积网络层； 步骤S23：利用卷积网络层对油烟模糊失真去除图像帧进行多尺度逐步特征提取，以从浅层到深层迭代提取，在浅层上使用小尺度卷积核提取对应的油烟细微颗粒纹理特征，并在深层上逐步引入大尺寸卷积核整合油烟模糊失真去除图像帧对应的油烟周边轮廓提取对应的油烟形状以及面积变化特征，得到油烟图像特征集； 步骤S24：将油烟图像特征集输入至反卷积网络层进行浓度检测模型训练，根据油烟图像特征集中不同尺度特征与油烟浓度在物理上对应的关联融入损失函数，以通过多次迭代训练拟合油烟浓度与不同尺度特征之间的关系，生成油烟浓度检测模型，并输出油烟浓度模型检测结果； 步骤S3：基于油烟图像特征集对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟浓度量化，以得到油烟图像帧对应的油烟实际浓度值；基于油烟图像帧对应的油烟实际浓度值对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行逐帧标注，得到油烟浓度实际标注结果，步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：基于油烟图像特征集内的油烟细微颗粒纹理特征对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟颗粒粒径分布估算，得到油烟细微颗粒粒径分布； 步骤S32：对油烟模糊失真去除图像帧进行光强频谱变换，得到油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布特征；基于油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布特征对油烟细微颗粒粒径分布进行油烟疏密统计分析，得到油烟细微颗粒疏密程度，步骤S32中所述基于油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布特征对油烟细微颗粒粒径分布进行油烟疏密统计分析包括以下步骤： 根据油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布特征进行光强分布梯度分析，得到油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布变化梯度； 基于油烟图像在不同频率分量下的油烟光强分布变化梯度对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟颗粒光强影响评估，以得到油烟颗粒传播光强影响因子，其中包括散射光强峰值频率以及光强衰减斜率； 基于油烟颗粒传播光强影响因子对油烟细微颗粒粒径分布进行油烟疏密统计分析，得到油烟细微颗粒疏密程度； 步骤S33：基于油烟图像特征集内的油烟形状以及面积变化特征对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟区域面积预测，得到油烟图像区域预测面积大小； 步骤S34：基于油烟细微颗粒疏密程度以及油烟图像区域预测面积大小对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行油烟浓度量化，以得到油烟图像帧对应的油烟实际浓度值； 步骤S35：基于油烟图像帧对应的油烟实际浓度值对相对应的油烟模糊失真去除图像帧进行逐帧标注，得到油烟浓度实际标注结果； 步骤S4：通过引入对抗训练机制构建一个判别器，并基于油烟浓度实际标注结果以及油烟浓度模型检测结果利用判别器对油烟浓度检测模型进行模型对抗优化，以生成油烟浓度检测优化模型。

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