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申请/专利权人：新疆鼎诚检测科技有限责任公司

摘要：公开了一种基于大数据的可燃气体智能检测系统及方法。其通过压力传感器实时监测采集管道内的可燃气体压力数据，并在后端引入基于人工智能的数据处理和分析算法来进行这些可燃气体压力数据的时序协同和关联分析，以此来识别出可燃气体压力的时序变化模式和趋势，从而判断是否存在泄露风险。这样，能够实现对阀井管道内可燃气体的及时、准确的监测，以确保安全性。

主权项：1.一种基于大数据的可燃气体智能检测系统，其特征在于，包括：可燃气体压力数据采集模块，用于获取由压力传感器采集的可燃气体压力的时间序列；可燃气体压力时序自相关表示模块，用于基于所述可燃气体压力的时间序列计算可燃气体压力时序关联矩阵；可燃气体压力时序关联特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的可燃气体压力时序关联模式特征提取器对所述可燃气体压力时序关联矩阵进行特征提取以得到可燃气体压力时序关联特征图；可燃气体压力时序特征自适应筛选模块，用于将所述可燃气体压力时序关联特征图输入门控筛选自适应注意力模块以得到增强可燃气体压力时序关联特征图；泄露检测模块，用于基于所述增强可燃气体压力时序关联特征图，确定是否存在泄露；其中，所述可燃气体压力时序特征自适应筛选模块，包括：全局池化处理单元，用于对所述可燃气体压力时序关联特征图进行基于最大值的全局池化处理、基于随机值的全局池化处理和基于平均值的全局池化处理以得到可燃气体压力时序语义关联特征全局最大值池化特征向量、可燃气体压力时序语义关联特征全局均值池化特征向量和可燃气体压力时序语义关联特征全局随机值池化特征向量；按位置加权和单元，用于计算所述可燃气体压力时序语义关联特征全局最大值池化特征向量、所述可燃气体压力时序语义关联特征全局均值池化特征向量和所述可燃气体压力时序语义关联特征全局随机值池化特征向量之间的按位置加权和以得到可燃气体压力时序语义关联特征多尺度池化表示向量；交互和激活单元，用于对所述可燃气体压力时序语义关联特征多尺度池化表示向量进行基于全连接层的逐通道语义特征交互和特征激活以得到可燃气体压力时序通道语义关联特征向量；掩码化处理单元，用于将所述可燃气体压力时序通道语义关联特征向量输入门控单元中，以对所述可燃气体压力时序通道语义关联特征向量中的各个位置特征值进行掩码化处理后再进行归一化操作以得到归一化可燃气体压力时序语义权重向量；加权优化单元，用于以所述归一化可燃气体压力时序语义权重向量中各个位置的特征值作为加权系数，对所述可燃气体压力时序关联特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行加权优化以得到所述增强可燃气体压力时序关联特征图。

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