摘要
本发明涉及燃烧物类型识别技术领域,具体为基于光谱分析和人工智能的燃烧物类型识别方法。包括以下步骤:利用拍照或摄像设备获取燃烧物的图像数据,同时使用光谱采集设备收集燃烧物燃烧过程中的光谱数据;从预处理后的图像数据中提取形状、纹理、颜色视觉特征,从光谱数据中提取特征峰位置、强度、半峰宽以及火焰自由基相关特征参数;将提取的图像特征和光谱特征融合输入,通过大量已标注燃烧物类型的样本数据对模型进行训练;将待识别的燃烧物的图像和光谱特征输入训练好的模型,输出燃烧物的类型判断结果。本发明通过结合图像和光谱数据的多维度特征,克服单一传感器或人工观察的局限性,显著提高复杂场景下燃烧物类型识别的准确性。