[发明专利]漏气检测方法、模型的训练方法、装置、电子设备及介质

说明书

本公开提供了一种漏气检测方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习以及工业大数据等技术领域。具体实现方案为：获取训练样本，其中，所述训练样本包括虚拟声音信号以及与所述虚拟声音信号相匹配的标签，所述虚拟声音信号用于表征与目标对象相关的声音信号，所述标签用于表征所述目标对象是否处于漏气状态；以及利用所述训练样本训练深度学习模型，得到经训练的深度学习模型。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习以及工业大数据等技术领域，具体涉及漏气检测方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

背景技术

在工业场景的加工或者生产过程中，时常伴随着毒性气体或者可燃性气体的参与。与气体存储或者气体传输相关的设备一旦发生漏气现象，容易引起爆炸或者中毒等安全事故，进而影响生产的持续性和安全性。因此，如何在漏气现象发生时及早的发现，成为一个重要的研究方向。

发明内容

本公开提供了一种漏气检测方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种深度学习模型的训练方法，包括：获取训练样本，其中，所述训练样本包括虚拟声音信号以及与所述虚拟声音信号相匹配的标签，所述虚拟声音信号用于表征与目标对象相关的声音信号，所述标签用于表征所述目标对象是否处于漏气状态；以及利用所述训练样本训练深度学习模型，得到经训练的深度学习模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种漏气检测方法，包括：采集声音信号；以及将所述声音信号输入至经训练的深度学习模型中，得到检测结果，其中，所述检测结果指示了所述声音信号的声音来源对象是否存在漏气现象，其中，所述经训练的深度学习模型是利用本公开所述的方法训练的。

根据本公开的另一方面，提供了一种深度学习模型的训练装置，包括：样本获取模块，用于获取训练样本，其中，所述训练样本包括虚拟声音信号以及与所述虚拟声音信号相匹配的标签，所述虚拟声音信号用于表征与目标对象相关的声音信号，所述标签用于表征所述目标对象是否处于漏气状态；以及训练模块，用于利用所述训练样本训练深度学习模型，得到经训练的深度学习模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种漏气检测装置，包括：信号采集模块，用于采集声音信号；以及检测模块，用于将所述声音信号输入至经训练的深度学习模型中，得到检测结果，其中，所述检测结果指示了所述声音信号的声音来源对象是否存在漏气现象，其中，所述经训练的深度学习模型是利用本公开所述的装置训练的。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本公开的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用漏气检测方法及装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的深度学习模型的训练方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开另一实施例的深度学习模型的训练方法的流程示意图；