基于CNN分类和RNN预测的管道内检测器定位方法
基本信息
| 申请号 | CN202110959826.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113899809A | 公开（公告）日 | 2022-01-07 |
| 申请公布号 | CN113899809A | 申请公布日 | 2022-01-07 |
| 分类号 | G01N29/04（2006.01）I;G01N29/44（2006.01）I;G06K9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 蔡永桥;卢进;唐建华;倪先锋;魏海;赵可天;徐龙;王金榜;徐永杰;任长弘 | 申请（专利权）人 | 中海石油技术检测有限公司 |
| 代理机构 | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人 | 张建中 |
| 地址 | 300452天津市滨海新区塘沽东沽石油新村二区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于CNN分类和RNN预测的管道内检测器定位方法，对原始管道振动信号样本进行归一化和分类截取预处理，得到预处理样本集，然后对预处理样本集进行降噪处理及特征提取，得到训练样本集；建立CNN模型，对管道振动信号进行分类识别；建立RNN模型，对管道振动信号进行管道内检测器的位置预测；采用训练样本集对CNN模型进行训练，采用CNN模型输出的已分类识别的训练样本集对RNN模型进行训练；将实时采集的管道振动信号，依次经过均已完成训练的CNN模型和RNN模型处理，得到管道内检测器的定位数据。本发明将CNN模型的分类识别和RNN模型预测相结合，提高内检测器定位系统的精准度以及指向性能。 |
