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公开(公告)号:CN119942096A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510428376.0
申请日:2025-04-08
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0985 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种超轻量化天然气管道焊缝缺陷检测方法及系统,属于天然气管道检测领域。为了解决焊缝缺陷数据集类别不平衡,导致过拟合;在面对小目标时难以有效识别,导致较低的准确率和较高的漏报/误报率;模型参数量较大无法部署在边缘检测设备的问题。本发明采用公共数据集,并对数据集进行预处理,添加数据增强模块;构建MSLE‑YOLO网络模型。本发明可以提高天然气管道焊缝缺陷检测的准确率以及鲁棒性,同时大大降低了诊断的漏报率和误报率,并进一步降低了模型的参数量和计算复杂性,便于后续部署到边缘检测设备。
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公开(公告)号:CN118571253B
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202411054510.7
申请日:2024-08-02
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G10L25/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F17/14 , G06F17/15 , G01M3/24 , F17D5/02
Abstract: 本发明提供一种基于时序变分自编码TS‑VAE的数据增强方法及系统,属于数据增强处理领域。为解决利用现有变分自编码器进行数据扩充时,声波信号不能直接输入,对提取长时间序列的时频特征的能力弱,计算效率低、扩充数据质量不佳问题。通过短时傅里叶变换将声波信号的波形图转化为频谱图;构建基于时间序列的变分自编码器TS‑VAE生成模型,在输入数据中增加时序窗口维度,分别在编码器和解码器中引入残差网络和时序趋势估计参数,利用频谱图对模型进行训练,通过皮尔逊相关系数评价并筛选生成信号。可提高模型对泄漏信号识别准确性和鲁棒性,实现管道泄漏数据扩充,为管道泄漏检测识别提供丰富样本。
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公开(公告)号:CN118571253A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202411054510.7
申请日:2024-08-02
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G10L25/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F17/14 , G06F17/15 , G01M3/24 , F17D5/02
Abstract: 本发明提供一种基于时序变分自编码TS‑VAE的数据增强方法及系统,属于数据增强处理领域。为解决利用现有变分自编码器进行数据扩充时,声波信号不能直接输入,对提取长时间序列的时频特征的能力弱,计算效率低、扩充数据质量不佳问题。通过短时傅里叶变换将声波信号的波形图转化为频谱图;构建基于时间序列的变分自编码器TS‑VAE生成模型,在输入数据中增加时序窗口维度,分别在编码器和解码器中引入残差网络和时序趋势估计参数,利用频谱图对模型进行训练,通过皮尔逊相关系数评价并筛选生成信号。可提高模型对泄漏信号识别准确性和鲁棒性,实现管道泄漏数据扩充,为管道泄漏检测识别提供丰富样本。
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