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申请/专利权人：深圳拓安信物联股份有限公司
摘要：本申请属于管道漏损检测技术领域，尤其涉及一种漏损检测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法包括获取各个分区节点的当前多维特征数据；根据各个分区节点的当前多维特征数据，利用预设的漏损检测模型对各个分区节点进行漏损检测，得到目标检测结果；其中，所述漏损检测模型为根据预设的多维特征数据样本集预先训练得到的用于进行漏损检测的人工智能模型。在上述方法中，漏损检测模型可以根据各个分区节点的当前多维特征数据进行漏损检测，充分利用了DMA管理系统中丰富的数据资源，使得漏损检测方法能够更好地适应DMA管理的复杂环境，提升漏损检测的准确性。
主权项：1.一种漏损检测方法，其特征在于，包括：获取各个分区节点的当前多维特征数据；根据各个分区节点的当前多维特征数据，利用预设的漏损检测模型对各个分区节点进行漏损检测，得到目标检测结果；其中，所述漏损检测模型为根据预设的多维特征数据样本集预先训练得到的用于进行漏损检测的人工智能模型；所述漏损检测模型的训练过程包括：获取所述多维特征数据样本集；其中，所述多维特征数据样本集包括多维特征数据表和各个漏损标签，所述多维特征数据表中包括预设数目的历史多维特征数据，每个历史多维特征数据对应一个漏损标签；以所述多维特征数据表中各个历史多维特征数据为输入，以每个历史多维特征数据对应的漏损标签为预期输出，对初始的人工智能模型进行训练，得到所述漏损检测模型；所述获取所述多维特征数据样本集包括：获取各个分区节点的历史多维基础数据；其中，所述历史多维基础数据至少包括一个分区节点的进水流量、出水流量、供水系统外围的引入水量、污水排放量、管道压力和管道温度；根据各个分区节点的历史多维基础数据，计算得到各个分区节点的历史多维特征数据；其中，所述历史多维特征数据至少包括一个分区节点的进水流量、出水流量、总分差、产销差、最小流量、管道压力和管道温度；根据各个分区节点的历史多维基础数据，确定各个漏损标签；根据各个分区节点的历史多维特征数据和各个漏损标签，构建得到所述多维特征数据样本集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳拓安信物联股份有限公司 漏损检测方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备
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