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龙图腾网获悉宁波欧熠乐科技有限公司申请的专利一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统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：CN120808281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511301766.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统是由傅博;黎显邦;王龙滔设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统，包括多光谱成像模块，用于同步采集火炬火焰的红外图像和可见光图像，并进行空间配准以获取火焰的多光谱辐射数据；物理模型计算模块，用于基于普朗克辐射公式与灰体辐射模型，根据所述多光谱辐射数据计算得到第一燃烧状态参数；人工智能计算模块，其采用预先训练的多尺度视觉Transformer网络，根据所述多光谱辐射数据计算得到第二燃烧状态参数；数据融合与校正模块，用于采用卡尔曼滤波算法对所述第一燃烧状态参数和所述第二燃烧状态参数进行融合与校正，以输出最终的燃烧状态参数；和闭环控制模块，用于根据所述最终的燃烧状态参数，动态调整火炬的运行参数以优化燃烧效率。

本发明授权一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多光谱红外与可见光成像的火炬燃烧监测与优化控制系统，其特征在于，包括： 多光谱成像模块，用于同步采集火炬火焰的红外图像和可见光图像，并进行空间配准以获取火焰的多光谱辐射数据； 物理模型计算模块，用于基于普朗克辐射公式与灰体辐射模型，根据所述多光谱辐射数据计算得到第一燃烧状态参数； 人工智能计算模块，其采用预先训练的多尺度视觉Transformer网络，根据所述多光谱辐射数据计算得到第二燃烧状态参数； 数据融合与校正模块，用于采用卡尔曼滤波算法对所述第一燃烧状态参数和所述第二燃烧状态参数进行融合与校正，以输出最终的燃烧状态参数；和 闭环控制模块，用于根据所述最终的燃烧状态参数，动态调整火炬的运行参数以优化燃烧效率； 所述数据融合与校正模块通过卡尔曼滤波单元实现双模型数据融合，具体包括： 建立状态空间模型，将所述物理模型计算模块输出的第一燃烧状态参数作为系统状态预测值，将所述人工智能计算模块输出的第二燃烧状态参数作为观测值； 根据燃烧效率CE动态调整观测噪声协方差矩阵R：当CE≥95%时降低R值使卡尔曼增益偏向人工智能模型观测，当CE85%时增大R值使卡尔曼增益偏向物理模型预测。

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