[发明专利]一种基于ConvLSTM的地下空间管道腐蚀程度预警方法在审
| 申请号： | 201910457232.2 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110334733A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 韩宁生;庞善臣;丁桐;乔思波;孟璠 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 地下空间 管道腐蚀 预警 卷积神经网络 时空序列 图像信息 子网络 预测 并行 尺度 腐蚀 分类 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于ConvLSTM的地下空间管道腐蚀程度预警方法，包括以下部分：
A、将提取出的数据集处理成可以训练ConvLSTM的格式；
B、搭建具有多条并行子网络的ConvLSTM神经网络模型；
C、搭建具有多条并行子网络的卷积神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于ConvLSTM的地下空间管道腐蚀程度预警方法，其特征在于，所述的部分A中，所述的将数据处理成可以训练ConvLSTM的格式是指：利用前4周的地下空间管道图像预测第5周的，将收集到的历史数据按照[1234]，[2345]...的格式排列。
3.根据权利要求1所述的一种基于ConvLSTM的地下空间管道腐蚀程度预警方法，其特征在于，所述的部分B中，所述的具有多条并行子网络的ConvLSTM是指：设计具有两条并行子网络结构的ConvLSTM模型，所设计的模型可以综合考虑两个不同范围的时空信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于ConvLSTM的地下空间管道腐蚀程度预警方法，其特征在于，所述的部分C中，所述的多条并行子网的卷积神经网络是指：设计具有三条并行子网络结构的ConvLSTM模型，所设计记得模型可以综合考虑三个不同范围的空间信息进行腐蚀程度的分类。
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