摘要
本发明提供了一种船舶管道泄漏检测网络训练方法、应用方法及管道检测仪,属于工业设备检测领域。其训练方法包括:对获取的船舶管道传感数据进行物理建模分析得到物理派生数据,融合物理派生数据和船舶管道传感数据得到融合训练数据;对融合训练数据进行多层图卷积得到空间信息特征,进行时空信息注意力增强得到时空信息特征,融合空间信息特征和时空信息特征得到时空融合特征,对时空融合特征预测得到管道泄漏预测输出,根据管道泄漏预测输出确定预测损失,迭代训练得到船舶管道泄漏检测网络。本发明通过物理派生数据丰富数据维度和数据量,通过多层图卷积和时空信息注意力增强挖掘数据中的时空关联性,有效提高了船舶管道泄漏检测的准确性。
技术关键词
管道泄漏检测
网络训练方法
时空融合特征
船舶
网络应用方法
管道检测仪
注意力
卷积特征
数据
解码
编码特征
前馈神经网络
传感
物理
融合空间信息
处理器
非线性
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方程
误差补偿模型
定位基站
电离层误差
定位方法
液化天然气船舶
船舶管件
表面形貌数据
电弧焊枪
控制点
北斗终端
人脸图像信息
船舶
云端服务器
核验系统