[发明专利]一种基于深度学习的供水管网漏损识别方法在审
| 申请号： | 202210434067.0 | 申请日： | 2022-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN114692699A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 彭浩;王海涛;周东;徐哲;陈晖;何必仕 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于供水管网漏损检测技术领域，为解决噪音计常规处理方法存在的泄漏特征难提取、参数敏感等问题，本发明提供一种基于深度学习的供水管网漏损识别方法，首先将音频信号转换为频谱热力图，充分保留原信号的时频域信息；其次，利用既有的大量实际样本，通过CNN模型自学习能力自行抽取特征进行识别，突破人为经验限制，较常规信号处理方法具有更精准的检漏能力和更强的泛化特性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 供水 管网 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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