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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种少样本数据下管道裂纹检测方法、装置、设备及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：CN121388406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511982885.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种少样本数据下管道裂纹检测方法、装置、设备及介质是由张俊红;潘惊涛;翟超宇;曲鹤;王志远;杨海燕设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种少样本数据下管道裂纹检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种少样本数据下管道裂纹检测方法、装置、设备及介质，涉及管道裂纹检测领域，该方法包括构建数据集；对数据集进行预处理；基于预处理后的数据集，采用大语言模型，构建知识增强模块；基于预处理后的数据集，采用一维卷积神经网络提取局部时序特征；基于语义特征和对应的局部时序特征，采用因果交叉注意力机制进行特征融合；基于融合特征，构建结合分类子模型和回归子模型的联合框架；分类子模型用于判断待测信号是否存在裂纹，当判断结果为存在裂纹时，利用回归子模型对当前的融合特征进行缺陷位置预测；利用结合分类子模型和回归子模型的联合框架进行管道裂纹预测。本申请能够实现少样本下高精度裂纹检测与定位。

本发明授权一种少样本数据下管道裂纹检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种少样本数据下管道裂纹检测方法，其特征在于，所述少样本数据下管道裂纹检测方法包括： 构建数据集；所述数据集为利用螺旋焊缝管道贴试件模拟实际运行中不同位置的裂纹缺陷以及对应的超声导波时间序列信号； 对数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；所述预处理包括：标准化处理、分类任务增强以及回归任务增强； 基于预处理后的数据集，采用大语言模型，构建知识增强模块；所述知识增强模块用于提取预处理后的数据集的语义特征； 基于预处理后的数据集，采用一维卷积神经网络提取局部时序特征； 基于所述语义特征和对应的局部时序特征，采用因果交叉注意力机制进行特征融合，得到融合特征；所述因果交叉注意力机制为在交叉注意力机制的基础上结合超声导波物理传播规律和螺旋焊缝管道结构特点；超声导波物理传播规律为时序因果掩码；螺旋焊缝管道结构特点为焊缝区域掩码；时序因果掩码仅允许当前时序位置关注之前的时序位置，禁止反向关注；焊缝区域掩码为预先标注管道焊缝位置，在管道焊缝位置的注意力权重降低50%；当注意力头数为8时，4头专注用于表征裂缝识别的高频振荡特征，2头专注用于表征焊缝区分的信号衰减特征，2头专注用于表征回归定位的时间-位置关联特征，多头结果拼接后通过输出投影矩阵优化维度； 基于所述融合特征，构建结合分类子模型和回归子模型的联合框架；所述分类子模型用于判断待测信号是否存在裂纹，当判断结果为存在裂纹时，利用回归子模型对当前的融合特征进行缺陷位置预测； 利用结合分类子模型和回归子模型的联合框架进行管道裂纹预测； 所述分类子模型的处理过程为： 将融合特征的均值作为数据原型； 将知识增强模块输出的语义特征作为语义原型； 按照预设权重将所述数据原型和所述语义原型进行加权融合，得到融合原型； 计算查询样本的融合特征与各类别融合原型的负余弦距离，并通过softmax函数转换为分类概率。

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