[发明专利]一种漏损声信号分类识别方法、装置及系统

说明书

本申请公开了一种漏损声信号分类识别方法，用于管道的漏损检测，该方法包括：获取管道的漏损声信号，所述漏损声信号为时间‑振幅信号；预处理所述漏损声信号，得到所述漏损声信号的声纹图；其中，所述声纹图中横坐标为时间，纵坐标为频率，灰度值为振幅；输入所述声纹图至卷积神经网络分类模型；分类识别处理所述声纹图，获得所述漏损声信号的分类识别结果；该方法将管道漏损声信号的一维离散信号变换得到漏损声信号的声纹图，然后用卷积神经网络分类模型对该声纹图进行分类识别处理，根据分类识别处理结构判断是否存在漏损及漏损类型，解决了需要人工分析与判断而主观性较大的技术问题，实现了提高判断的准确性的技术效果。

技术领域

本发明涉及管道漏损检测技术领域，尤其涉及一种管道漏损声信号检测方法、装置及系统。

背景技术

由于腐蚀等各种复杂原因，供水管网会出现漏损现象，其不仅造成水资源的浪费，还会对管网中水体造成污染，此外还会引起地面沉降等危害。因此，对供水管网的漏损进行探测和定位十分必要。目前，通常是在供水管网中广泛布设传感器来对供水管网的漏点进行监测。

但本申请发明人在实现本申请实施例中技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

上述方案中，通常是传感器将采集的信息发送给手持监测控制器，然后操作者根据手持监测控制器上的信息进行主观判断，造成判断准确性不高。

发明内容

本申请实施例提供一种漏损声信号分类识别方法、装置及系统，将管道漏损声信号的一维离散信号变换得到漏损声信号的声纹图，然后用卷积神经网络分类模型对该声纹图进行分类识别处理，根据分类识别处理结构判断是否存在漏损及漏损类型，解决了需要人工分析与判断而主观性较大的技术问题，实现了提高判断的准确性的技术效果。

本申请实施例提供一种漏损声信号分类识别方法，用于管道的漏损检测，包括：

获取管道的漏损声信号，所述漏损声信号为时间-振幅信号；

预处理所述漏损声信号，得到所述漏损声信号的声纹图；其中，所述声纹图中横坐标为时间，纵坐标为频率，灰度值为振幅；

输入所述声纹图至卷积神经网络分类模型；

分类识别处理所述声纹图，获得所述漏损声信号的分类识别结果。

本申请实施例还提供一种漏损声信号分类识别装置，用于管道的漏损检测，包括：

获取模块，用于获取管道的漏损声信号，所述漏损声信号为时间-振幅信号；

预处理模块，用于预处理所述漏损声信号，得到所述漏损声信号的声纹图；其中，所述声纹图中横坐标为时间，纵坐标为频率，灰度值为振幅；

输入模块，用于输入所述声纹图至卷积神经网络分类模型；

分类识别模块，用于分类识别处理所述声纹图，获得所述漏损声信号的分类识别结果。

本申请实施例还提供一种漏损声信号分类识别设备，用于管道的漏损检测，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的漏损声信号分类识别方法的步骤。

本申请实施例还提供一种漏损声信号采集装置，用于采集管道的漏损声信号，包括：

信号接收单元，安装于管道，用于将接收的漏损声信号转化为电信号；

信号处理单元，与所述信号接收单元连接，接收并处理所述信号接收单元的电信号，获得离散电信号；

GPS定位单元，收集所述声信号采集装置的地理位置信息；