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龙图腾网恭喜中国特种设备检测研究院;陕西省特种设备检验检测研究院申请的专利一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法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：CN119379672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411933639.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法是由卢润坤;吕戌杪;陈金忠;辛佳兴;张晓明;马佼佼;刘畅;梁闯;马义来;周汉权;孟涛设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料技术领域，具体涉及一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法，该方法由处理器执行，包括：获取目标管道裂纹的检测信号；获得裂纹缺陷信号集；对裂纹缺陷信号集中的信号执行数据增强，获得增强数据集；对增强数据集执行信号栅格化，获得栅格图片数据集；对栅格图片数据集内的数据输入SSD模型训练，获得裂纹缺陷自动标注模型；基于遗传算法配置神经网络的超参数；将裂纹缺陷信号集输入DRSN2d模型训练，配合超参数，得到最佳优化模型。本申请解决了现有技术中在对管道内部裂纹检测时存在的对人工的依赖度较高、检测精度较低以及量化速度较低的问题。

本发明授权一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法，该方法由处理器执行，其特征在于，包括：获取目标管道裂纹的检测信号；对检测信号中的裂纹缺陷信号进行手动标注，获得裂纹缺陷信号集；对裂纹缺陷信号集中的信号执行数据增强，获得增强数据集；对增强数据集执行信号栅格化，获得栅格图片数据集；对栅格图片数据集内的数据输入SSD模型训练，获得裂纹缺陷自动标注模型，具体为：将栅格图片数据集划分为训练集、验证集和测试集；将训练集输入SSD模型训练，将验证集输入SSD模型执行评估；将测试集输入评估后的SSD模型，对模型执行性能评估，获得缺陷自动标注模型，还包括：获取验证信号；将验证信号输入缺陷自动标注模型，获得验证信号标注数据；基于验证信号标注数据，计算验证信号的裂纹缺陷信号范围数据；基于遗传算法配置神经网络的超参数，具体为：确定需要优化的超参数，并对其进行编码，形成染色体表示的个体；随机生成初始种群，每个个体代表一组超参数组合；基于适应度函数评估每个个体对应的模型在验证集上的性能；基于遗传操作，获得下一代种群；基于交叉操作将两个个体的部分染色体执行交换，获得新的个体；基于变异操作对个体的部分基因执行随机改变；将裂纹缺陷信号集输入DRSN2d模型训练，配合超参数，得到最佳优化模型，所述的最佳优化模型，包括裂纹长度量化模型、裂纹宽度量化模型、裂纹深度量化模型，基于裂纹长度量化模型、裂纹宽度量化模型、裂纹深度量化模型分别获得长度量化值、宽度量化值、深度量化值；其中，获得深度量化值、长度量化值的过程，具体为：将检测信号输入降维层，获得一维信号；将一维信号输入池化层进行滤波；将滤波后的信号依次输入裂纹深度量化模型的三层一维卷积层，提取获得深度特征；将滤波后的信号转换为二维数据；将二维数据依次输入裂纹长度量化模型的两层二维卷积层，提取获得二维长度特征参数；将二维长度特征参数转换为一维长度数据；将转换得到的一维长度数据输入裂纹长度量化模型的一维卷积层，提取获得长度特征；将深度特征、长度特征输入五层带有软阈值降噪功能的RSBU-CW层，进行特征降噪和特征提取；在通道数最后两层间设置Dropout；将滤波后的信号输入Dropout、BN层，再输入一维卷积，实现最后一次特征提取；对提取出的深度特征、长度特征进行展平，获得一维深度特征、一维长度特征；将一维深度特征、一维长度特征输入两层线性层计算，得到裂纹的长度量化值和深度量化值。

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