一种基于深度学习和神经网络的管道泄漏检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习和神经网络的管道泄漏检测方法及系统，属于声音信号处理和管道监测技术，包括：构建由wav2vec2.0模型和CNN模型组成的组合模型，利用采集的管道内部的声音信号作为数据集进行模型训练，生成检测模型；基于检测模型，通过采集待测管道内部的声音信号，判断待测管道是否存在泄漏情况。本发明通过自动特征提取和模型训练，减少了对人工设计特征和阈值的依赖，提高了系统的自动化水平。