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龙图腾网恭喜江苏施多德传感科技有限公司申请的专利一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法、系统、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118999946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411072661.5，技术领域涉及：G01M3/28；该发明授权一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法、系统、装置及存储介质是由郑赵多设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法，通过无人机上配备有气体传感器和声学相机采集信息，规划无人机飞行路径，无人机沿规划好的路径飞行，气体传感器实时监测周围环境中的气体浓度变化，声学相机捕捉超声波信号；基于气体传感器和声学相机收集到的数据进行分析处理，通过算法计算出泄漏率，从而提升了检测的准确性和可靠性。

本发明授权一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合气体传感器及声学相机的无人机油气管道泄漏识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：无人机搭载配置：无人机上配备有气体传感器和声学相机，其中气体传感器用于检测特定气体，声学相机用于捕捉超声波信号；S2：自动飞行路径规划：基于GIS数据和油气管道的布局图，规划无人机飞行路径，确保覆盖所有需要检测的区域；S3：数据采集和处理：无人机沿规划好的路径飞行，气体传感器实时监测周围环境中的气体浓度变化，声学相机捕捉超声波信号,基于气体传感器和声学相机收集到的数据进行分析处理，计算出泄漏率估计值；所述气体传感器实时监测周围环境中的气体浓度变化，声学相机捕捉超声波信号,基于气体传感器和声学相机收集到的数据进行分析处理，计算出泄漏率估计值包括：控制气体传感器检测环境中特定气体的含量，若超过预设阈值则控制声学相机采集超声波信号，形成声学图像，并获取采集超声波信号的地理位置信息；将声学图像输入到训练好的神经网络模型中，模型输出泄漏率估计值；所述将声学图像输入到训练好的神经网络模型中，模型输出泄漏率估计值包括：将所述声学图像输入顺序连接的卷积模块CBS、特征解析模块FAM、第一CBM模块、第二CBM模块、第三CBM模块、第四CBM模块，第一、第二、第三、第四CBM模块的输出记为特征F1、F2、F3、F4，将所述特征F1、F2、F3、F4分别输入卷积模块CBS得到特征Fc1、Fc2、Fc3和Fc4，将所述Fc4进行上采样，得到Fu4，将Fu4与Fc3通过特征融合模块FFM进行融合后进行上采样得到特征Fu3,将Fu3与Fc2通过特征融合模块FFM进行融合后进行上采样得到特征Fu2,将Fu2与Fc1通过特征融合模块FFM进行融合后,输入顺序连接的池化层、第一全连接层Fc1、第二全连接层Fc2，通过输出层输出泄漏率估计值；所述卷积模块为：CONV+BN+SILU；所述CBM模块为：CONV+BN+Mish；所述特征解析模块FAM包括：F1＝concatCBSCBSCBSFin，CBSCBSFin；F2＝maxpoolingFin； ；其中，所示concat表示级联操作，所述maxpooling表示最大值池化，所述Fin表示特征解析模块FAM的输入特征，FFAM表示特征解析模块FAM的输出特征；所述特征融合模块为：F＝ConvConvFui+1⊕Fci⊕Fci,i＝{1,2,3},F表示融合后的特征。

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