一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于多模态复合感知的管道漏水检测方法、系统及存储介质，属于漏水检测的技术领域，基于传感器阵列分别采集管道周侧呈阵列排布的温度、压力及电导信号的增量变化，形成标准化的多维特征数据集；采用长短期记忆网络LSTM提取多维特征数据的时序信号特征，采用卷积神经网络CNN提取空间分布特征；通过特征融合层将时序信号特征和空间分布特征进行多模态融合，最后，基于多级分类器或者多层全连接神经网络，输出漏水状态、漏水位置和漏水严重程度。本发明融合后的高维特征综合了漏水的多物理场信息，显著提升了对微小渗漏和复杂环境变化的辨识能力；本发明具备高鲁棒性，能有效抑制异常信号和环境噪声对判断结果的干扰。