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1.

发明公开
一种基于深度神经网络的管道微泄露检测方法无效

公开(公告)号：CN110195823A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910638743.4

申请日：2019-07-16

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 陈国荣 , 刘垚 , 利节 , 何宏黎 , 任虹 , 刘灿 , 黄珞珞 , 黄津川 , 李小兵

IPC: F17D5/02

Abstract: 本发明提供增强管道泄露的监测范围，检测点可灵活选定，且不会对原管道产生二次伤害的一种基于深度神经网络的管道微泄露检测方法,包括以下步骤，S1：采集的管道泄漏音频；S2：对数据进行预处理，S3:生成基于卷积神经网络的管道微泄漏检测模型，S4：对管道微泄漏检测模型进行训练，并采用训练完成的管道微泄漏检测模型进行管道微泄漏检测。本发明的有益效果是：基于卷积神经网络微泄漏检测模型可以为管道泄漏检测提供一种非接触式的检测办法，弥补现有办法损坏管体等不足的问题，为相关问题的科学研究奠定了数据基础。

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