摘要
本发明属于排水管道检测技术领域,具体为一种排水管道内部缺陷的声纹识别检测方法,包括以下步骤:S1:通过声学传感器阵列采集管道内声音信号;S2:对采集的声音信号进行预处理,包括噪声滤波、信号增强和分段处理;S3:提取声音信号的时域、频域和时频域特征,构建声纹指纹;S4:基于深度神经网络建立缺陷分类模型,识别不同类型的管道缺陷;S5:对检测结果进行置信度评估,并确定缺陷在管道中的位置;S6:输出检测结果并进行分级报警;本发明能够识别排水管道不同程度的裂缝、堵塞、破损等多种缺陷形式,通过多维声纹特征提取和深度学习算法,可使排水管道内部缺陷识别准确率达到95%以上,能够连续监测和实时报警。
技术关键词
排水管道
声学传感器阵列
频域特征
深度神经网络结构
噪声滤波
小波变换系数
信号
传感器融合
深度学习算法
管道基础
裂缝
时域特征
统计特征
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