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摘要：本发明公开了一种管道泄漏裂纹形貌识别方法、装置、设备及可读存储介质，利用改进的重映射函数，对小波时频图进行快速局部拉普拉斯滤波，得到增强后的小波时频图；将增强后的小波时频图输入预先训练好的管道泄漏裂纹形貌识别模型中，得到管道泄漏裂纹形貌；其中，管道泄漏裂纹形貌识别模型是利用增强后的小波时频图及其对应的泄漏裂纹形貌作为训练样本，对基于MSCA‑DAA的卷积神经网络进行训练得到的，基于MSCA‑DAA的卷积神经网络包括依次连接的多尺度卷积模块、维度感知注意力模块和全局自注意力层。本发明可以突出表现小波时频图的故障频带，平滑噪声干扰信息，提高后续模型的分辨能力，从而减少误判，兼顾模型的准确率和效率。
主权项：1.一种管道泄漏裂纹形貌识别方法，其特征在于，包括：获取管道裂纹处泄漏时产生的声发射信号；对所述声发射信号进行降采样处理，得到降采样后的声发射信号；对所述降采样后的声发射信号进行小波时频图提取，得到所述声发射信号的小波时频图；利用改进的重映射函数，对所述小波时频图进行快速局部拉普拉斯滤波，得到增强后的小波时频图；将所述增强后的小波时频图输入预先训练好的管道泄漏裂纹形貌识别模型中，得到管道泄漏裂纹形貌；其中，所述管道泄漏裂纹形貌识别模型是利用增强后的小波时频图及其对应的泄漏裂纹形貌作为训练样本，对基于MSCA-DAA的卷积神经网络进行训练得到的，所述基于MSCA-DAA的卷积神经网络包括依次连接的多尺度卷积模块、维度感知注意力模块和全局自注意力层，所述维度感知注意力模块用于实现沿垂直维度和水平维度的平均池化操作、沿通道维度和水平维度的平均池化操作以及沿通道维度和垂直维度的平均池化操作，并最终通过加权融合通道维度、垂直维度和水平维度的信息。
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百度查询： 西安交通大学 管道泄漏裂纹形貌识别方法、装置、设备及可读存储介质
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