公开(公告)号：CN117437471A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311406029.5

申请日：2023-10-26

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 褚伟 ,  程萌勋 ,  王刚

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络的油气管道漏磁检测方法，涉及漏磁检测领域。该方法包括：获取油气管道漏磁检测的待分类图像；基于预先训练完成后的多尺度卷积神经网络对所述待分类图像进行分类处理，得到缺陷分类结果；其中，所述多尺度卷积神经网络包括输入层、特征提取处理层和融合输出层。相较于现有技术，本发明专注于有效数据的提取，并整合不同维度的特征，从而增强了数据的复用性，大大降低了多元算法带来的冗余、庞大且复杂的参数计算，进而提高了单一算法的检测率。

公开(公告)号：CN114266278A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111637184.9

申请日：2021-12-29

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 王刚 ,  李慧 ,  张亚楠 ,  伍章俊 ,  卢明凤 ,  贡俊巧 ,  祝贺功 ,  王逸飞 ,  程萌勋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/00 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法，其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理，通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而提升剩余使用寿命预测效果。

公开(公告)号：CN114266278B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202111637184.9

申请日：2021-12-29

Applicant: 合肥工业大学

Inventor： 王刚 ,  李慧 ,  张亚楠 ,  伍章俊 ,  卢明凤 ,  贡俊巧 ,  祝贺功 ,  王逸飞 ,  程萌勋

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/20 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法，其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理，通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而提升剩余使用寿命预测效果。