一种基于深度卷积神经网络的水务管道漏损探测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202010770571.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111881999A | 公开（公告）日 | 2020-11-03 |
| 申请公布号 | CN111881999A | 申请公布日 | 2020-11-03 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 罗东民;李跃忠;刘国权;郑仕华 | 申请（专利权）人 | 武汉易维环境工程有限公司 |
| 代理机构 | 北京化育知识产权代理有限公司 | 代理人 | 尹均利 |
| 地址 | 430000湖北省武汉市东湖新技术开发区武大园四路3号国家地球空间信息产业基地II区(6期)A-1栋12层01室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于深度卷积神经网络的水务管道漏损探测方法及系统，所述方法包括预先根据水务管网供水系统中各个位置区域的智慧管件所采集的管道数据建立并训练卷积神经网络模型，训练好的深度卷积神经网络模型包括多条漏损数据标签索引，每条漏损数据标签索引包含漏损点类型和漏损点位置；实时获取水务管网供水系统中各个位置区域的智慧管件所采集的实时管道数据，对实时管道数据进行预处理，将预处理后的实时管道数据送入训练好的深度卷积神经网络模型，通过深度卷积神经网络模型获得预测结果；最后将预测结果与相应漏损点类型的漏损数据标签索引进行对比来判断漏损点位置，进而能快速准确地对水务管网供水系统中的水务管道进行漏损点定位。 |
