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申请/专利权人：国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团北京管道有限公司;华为技术有限公司
申请日：2023-01-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196465A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及管道技术领域，公开了一种管道上方威胁事件的识别模型的训练方法及识别方法。训练方法包括：利用设置于管道上方的光纤获取第一振动数据；根据第一振动数据生成对应的第一相位数据和第一强度数据；根据第一相位数据和第一强度数据得到第一特征数据，其中第一特征数据包括第一瀑布图图像的颜色变化趋势的数据，第一瀑布图图像是基于第一振动数据生成的；利用第一特征数据构建样本集；根据样本集对深度神经网络分类模型进行训练，得到管道上方威胁事件的识别模型。实现了利用瀑布图图像的颜色变化趋势判定是否在管道上方作业，实时检测管道上方是否存在施工作业，及时识别出管道上方的威胁事件，保护管道免受破坏，保证管道的安全运行。
主权项：1.一种管道上方威胁事件的识别模型的训练方法，其特征在于，包括：利用设置于管道上方的光纤获取第一振动数据；根据所述第一振动数据生成对应的第一相位数据和第一强度数据；根据所述第一相位数据和所述第一强度数据得到第一特征数据，其中所述第一特征数据包括第一瀑布图图像的颜色变化趋势的数据，所述第一瀑布图图像是基于所述第一振动数据生成的；利用所述第一特征数据构建样本集；根据所述样本集对深度神经网络分类模型进行训练，得到管道上方威胁事件的识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团北京管道有限公司;华为技术有限公司 管道上方威胁事件的识别模型的训练方法及识别方法
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