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龙图腾网获悉奥凸科技有限公司申请的专利一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120845698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511368964.6，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质是由刘芷含;张凌杰;赵建;夏泽鑫;冯艳;黄中岳设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质，属于漏水检测的技术领域，基于传感器阵列分别采集管道周侧呈阵列排布的温度、压力及电导信号的增量变化，形成标准化的多维特征数据集；采用长短期记忆网络LSTM提取多维特征数据的时序信号特征，采用卷积神经网络CNN提取空间分布特征；通过特征融合层将时序信号特征和空间分布特征进行多模态融合，最后，基于多级分类器或者多层全连接神经网络，输出漏水状态、漏水位置和漏水严重程度。本发明融合后的高维特征综合了漏水的多物理场信息，显著提升了对微小渗漏和复杂环境变化的辨识能力；本发明具备高鲁棒性，能有效抑制异常信号和环境噪声对判断结果的干扰。

本发明授权一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于传感器阵列分别采集管道周侧的温度、压力及电导信号的增量变化，得到呈阵列排布的温度增量ΔT、压力增量ΔP和电导率增量Δσ；然后，进行数据预处理，形成标准化的多维特征数据集； 步骤S2：基于标准化的多维特征数据集，采用融合分析模型识别漏水特征模式； 步骤S21：提取时序信号特征；基于温度增量ΔT、压力增量ΔP和电导率增量Δσ的时序数据，采用长短期记忆网络LSTM提取多维特征数据的时间相关特征，捕捉温度、压力及电导率变化的动态规律和突变特征； 步骤S22：提取空间分布特征；基于温度增量ΔT、压力增量ΔP和电导率增量Δσ的空间分布数据，采用卷积神经网络CNN提取二维或三维特征； 步骤S23：多模态特征融合；通过特征融合层将步骤S21中的时序信号特征与步骤S22中的空间分布特征进行多模态融合； 步骤S24：最后，基于多级分类器或者多层全连接神经网络，输出漏水状态、漏水位置和漏水严重程度。

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