公开(公告)号：CN118747303A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410731585.8

申请日：2024-06-06

Applicant: 三峡大学

Inventor： 罗志会 ,  杨业旭 ,  冉昌艳 ,  陈小安 ,  何慧灵

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F17/14

Abstract: 基于SE‑2DCNN模型的uwDAS气体管道泄漏识别方法，使用uwDAS系统采集管道泄漏信号S(n)；构建管道泄漏数据集，并提取信号的MFCC特征；构建SE‑2DCNN模型；对SE‑2DCNN模型进行网络参数调优；输入优化参数后的SE‑2DCNN模型对管道泄漏数据集进行识别。本发明气体管道泄漏识别方法通过引入空间扩张二维卷积神经网络(SE‑2DCNN)，优化了对处理过的泄漏信号的特征提取和分类性能。SE‑2DCNN结构能够更深入地捕捉和学习泄漏信号的空间特征，通过其高效的学习机制，提高了对管道泄漏事件的识别准确率。