1.一种回转窑的工况识别方法，其特征在于，包括：获取回转窑在燃烧过程中，从所述回转窑的探火口向所述回转窑内部拍摄得到的燃烧图像，并将所述燃烧图像输入至预设的图像分类模型中；提取所述燃烧图像的特征图像，并以所述特征图像中与所述回转窑的轴心对应的位置为圆心，对所述特征图像进行圆形位置编码，得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息；对所述特征图像进行卷积处理以调整通道数量，得到第一卷积图像；对所述第一卷积图像进行展开，划分成多个图像块，并将各个所述圆形位置编码信息添加到对应位置的所述图像块中，以调整各个所述图像块的权重；基于调整后的所述权重对多个所述图像块进行自注意力处理，得到对应的自注意力特征，并对各个所述自注意力特征进行折叠，得到自注意力图像，对所述自注意力图像进行卷积处理以恢复通道数量，得到第二卷积图像；将所述第二卷积图像与所述特征图像进行拼接，得到拼接图像，并对所述拼接图像进行卷积处理以恢复通道数量，得到第三卷积图像；基于所述第三卷积图像进行图像分类，得到所述回转窑燃烧过程中的工况识别结果。
2.根据权利要求1所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述图像分类模型包括多个不同阶段的移动视觉变换块，所述特征图像作为任意一个所述移动视觉变换块的输入数据，所述第三卷积图像为对应的所述移动视觉变换块的输出数据；所述基于所述第三卷积图像进行图像分类，得到所述回转窑燃烧过程中的工况识别结果，包括：将所述第三卷积图像作为下一阶段的特征图像，输入至下一阶段的所述移动视觉变换块中，直至最后一个阶段的所述移动视觉变换块输出对应的第三卷积图像，其中，多个不同阶段下的所述移动视觉变换块之间共享相同的所述圆形位置编码；基于最后一个第三卷积图像进行全局池化和全连接处理，得到全连接特征，并基于所述全连接特征进行图像分类，得到所述回转窑燃烧过程中的工况识别结果。
3.根据权利要求1所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述图像分类模型通过以下步骤训练得到，包括：获取回转窑在燃烧过程中，从所述回转窑的探火口向所述回转窑内部拍摄得到的多个样本图像；对各个所述样本图像的工况进行标记，得到工况标签；将各个所述样本图像输入至初始的图像分类模型中，得到各个样本工况识别结果；基于所述样本工况识别结果和对应的所述工况标签训练所述初始的图像分类模型，直至满足训练停止条件，得到训练后的所述图像分类模型。
4.根据权利要求3所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述获取回转窑在燃烧过程中，从所述回转窑的探火口向所述回转窑内部拍摄得到的多个样本图像，包括：获取回转窑在燃烧过程中，从所述回转窑的探火口向所述回转窑内部拍摄得到的样本视频；对所述样本视频进行切片得到多个视频片段，并在各个所述视频片段中选中预设时长下的视频帧作为样本图像。
5.根据权利要求3或4所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述对各个所述样本图像的工况进行标记，得到工况标签，包括：获取各个所述样本图像对应的所述回转窑的工作数据，其中，所述工作数据包括回转窑窑头温度、回转窑窑尾温度、圆盘给料机频率、主电机频率和风机出口压力中的至少一个；基于各个所述工作数据确定对应的所述回转窑的工况，并基于各个工况为对应的各个所述样本图像进行标记，得到工况标签。
6.根据权利要求1所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述以所述特征图像中与所述回转窑的轴心对应的位置为圆心，对所述特征图像进行圆形位置编码，得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息，包括：以所述特征图像中与所述回转窑的轴心对应的位置为圆心，建立所述特征图像中各个位置上的笛卡尔坐标信息；将所述特征图像中各个位置上的所述笛卡尔坐标信息转化为极坐标信息，并基于所述极坐标信息得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息。
7.根据权利要求6所述的回转窑的工况识别方法，其特征在于，所述基于所述极坐标信息得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息，包括：基于所述特征图像中各个位置上的所述笛卡尔坐标信息的大小进行非均匀整数量化处理，得到处理后的极坐标信息；基于所述处理后的极坐标信息得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息。
8.一种回转窑的工况识别装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取回转窑在燃烧过程中，从所述回转窑的探火口向所述回转窑内部拍摄得到的燃烧图像，并将所述燃烧图像输入至预设的图像分类模型中；圆形位置编码模块，用于提取所述燃烧图像的特征图像，并以所述特征图像中与所述回转窑的轴心对应的位置为圆心，对所述特征图像进行圆形位置编码，得到所述特征图像中各个位置上的圆形位置编码信息；编码嵌入模块，用于对所述特征图像进行卷积处理以调整通道数量，得到第一卷积图像；对所述第一卷积图像进行展开，划分成多个图像块，并将各个所述圆形位置编码信息添加到对应位置的所述图像块中，以调整各个所述图像块的权重；工况识别模块，用于基于调整后的所述权重对多个所述图像块进行自注意力处理，得到对应的自注意力特征，并对各个所述自注意力特征进行折叠，得到自注意力图像，对所述自注意力图像进行卷积处理以恢复通道数量，得到第二卷积图像；将所述第二卷积图像与所述特征图像进行拼接，得到拼接图像，并对所述拼接图像进行卷积处理以恢复通道数量，得到第三卷积图像；基于所述第三卷积图像进行图像分类，得到所述回转窑燃烧过程中的工况识别结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的回转窑的工况识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的回转窑的工况识别方法。
