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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及管道异常检测技术领域，尤其涉及基于AMVMD和ASPN的油气管道异常检测方法，包括采集油气管道异常音频信号，并对异常音频信号进行预处理；融合SwinTransformer、CNN网络作为ASPN模型的特征提取层，捕捉音频梅尔频谱图像中的全局及局部信息；引入AgentAttention聚合全局信息，降低计算复杂度；在CNN网络中融合ASPP和PSA模块，整合局部和非局部特征信息，捕获空间上下文并进行特征聚合。本发明解决VMD算法去噪效果差以及SwinTransformer模型进行油气管道异常检测准确性差的问题。
主权项：1.基于AMVMD和ASPN的油气管道异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集油气管道异常音频信号，并对异常音频信号进行预处理；步骤二、融合SwinTransformer、CNN网络作为ASPN模型的特征提取层，捕捉音频梅尔频谱图像中的全局及局部信息；引入AgentAttention聚合全局信息，降低计算复杂度；在CNN网络中融合ASPP和PSA模块，整合局部和非局部特征信息，捕获空间上下文并进行特征聚合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于AMVMD和ASPN的油气管道异常检测方法
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