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龙图腾网获悉广东爱因智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统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：CN118395373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410489485.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统是由林博;李俊纬;吴舒妍设计研发完成，并于2024-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统，方法包括：采集多模态数据，并对多模态数据进行预处理；利用声音数据构建自适应噪声抑制模型；对多模态数据进行数据融合，提取铝液泄露的关键特征；采用迁移学习技术对自适应噪声抑制模型进行预训练，并结合标注数据进行微调；对数据进行实时监控，若存在铝液泄露异常，触发警报。本发明提出了一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统，该系统集成了多种创新点，旨在克服传统监测方法的局限性，实现对铝液泄露的高灵敏度、高准确度及时检测。

本发明授权一种基于深度学习的铝液泄露检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的铝液泄露检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、在铝井冷却液下方安装拾音器用于声音采集，同时布置温度和压力传感器对温度和压力进行采集，将声音、温度和压力组成多模态数据，并对多模态数据进行预处理；S2、利用声音数据构建自适应噪声抑制模型；S3、对多模态数据进行数据融合，提取铝液泄露的关键特征；S4、采用迁移学习技术对自适应噪声抑制模型进行预训练，并结合标注数据进行微调；其中，训练的损失函数为 其中，yi表示第i个样本的真实标签；pi表示模型预测的概率；ni表示估计的环境噪声水平；Hpi,ni表示噪声适应项，用于调整模型对噪声的敏感性；λ表示调节系数，用于平衡分类损失和噪声适应损失；S5、对数据进行实时监控，若存在铝液泄露异常，触发警报；所述S2具体包括：S21、实时计算当前环境背景噪声的功率谱密度PSDf，表示如下： 其中，xt表示时间域t内的声音信号，FFT表示快速傅里叶变换，N表示样本数，f表示频率；S22、根据功率谱密度PSDf计算动态滤波系数，用于适应当前的噪声环境，表示如下： 其中，αf表示频率f处的滤波系数，θ表示根据环境噪声等级预设的阈值；S23、采用动态滤波系数对声音信号进行去噪处理，表示如下：Scleanf＝Srawf·αf其中，Srawf表示原始声音信号的频率域表示，Scleanf表示去噪后的信号；S24、通过逆傅里叶变换将去噪后的信号转换回时间域，表示如下：scleant＝IFFTScleanf。

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