简介： 本发明涉及一种基于深度强化学习的空气预热器区域识别方法，选取视频流中运行状态图像的识别区域，并选取模板帧，将视频流中运行状态图像都送入已经训练好的最优支持向量机模型进行分类，随后使用NanoDet模型对分类得到的运行状态图像的识别区域进行检测，得到所需特征点，以模板帧为NanoDet模型输出结果进行特征点仿射匹配，完成对检测帧的网格区域识别，从而对空气预热器转子的网格区域识别。本发明使用支持向量机模型对视频流进行分类得到最佳检测帧，使用NanoDet模型对最佳检测帧进行检测，最后使用仿射变换得到运行状态图像中其他区域的具体位置，可以较好完成空气预热器区域定位任务。