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一种基于金字塔双重注意力神经网络的管道泄漏检测方法
被引量：
1
1
作者
丁旺盼
王海涛
黄清龙
《声学与电子工程》
2024年第2期23-28,共6页
针对供水管道泄漏难以检测的问题,文章提出了一种基于金字塔双注意力神经网络的管道泄漏检测方法。首先对原始声信号进行切割等操作,并将输入信号转换成梅尔图谱特征作为网络输入,然后在空间尺度上使用空间组增强方式突出正确特征区域...
针对供水管道泄漏难以检测的问题,文章提出了一种基于金字塔双注意力神经网络的管道泄漏检测方法。首先对原始声信号进行切割等操作,并将输入信号转换成梅尔图谱特征作为网络输入,然后在空间尺度上使用空间组增强方式突出正确特征区域和抑制特征噪声,在通道尺度上使用金字塔分裂注意力方式优化不同通道的权重,达到特征精细化的目的,进而保证网络有较高检测性能。实验结果表明,文章提出的方法在自建数据集A、B的准确率达到84.21%、99.88%,相较于传统的神经网络算法有明显提升。
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关键词
供水管道
深度学习
神经网络
信号检测
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题名
一种基于金字塔双重注意力神经网络的管道泄漏检测方法
被引量：
1
1
作者
丁旺盼
王海涛
黄清龙
机构
杭州瑞利超声科技有限公司
杭州市水务集团有限公司
出处
《声学与电子工程》
2024年第2期23-28,共6页
文摘
针对供水管道泄漏难以检测的问题,文章提出了一种基于金字塔双注意力神经网络的管道泄漏检测方法。首先对原始声信号进行切割等操作,并将输入信号转换成梅尔图谱特征作为网络输入,然后在空间尺度上使用空间组增强方式突出正确特征区域和抑制特征噪声,在通道尺度上使用金字塔分裂注意力方式优化不同通道的权重,达到特征精细化的目的,进而保证网络有较高检测性能。实验结果表明,文章提出的方法在自建数据集A、B的准确率达到84.21%、99.88%,相较于传统的神经网络算法有明显提升。
关键词
供水管道
深度学习
神经网络
信号检测
分类号
TU991.36 [建筑科学—市政工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于金字塔双重注意力神经网络的管道泄漏检测方法
丁旺盼
王海涛
黄清龙
《声学与电子工程》
2024
1
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