基于多模态多层注意力网络的油气管道漏磁缺陷识别方法
申请号:CN202410991653
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118797556A
公开日期:2024-10-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态多层注意力网络的油气管道漏磁缺陷识别方法,属于管道检修技术领域,其步骤包括:1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁信号,并构建包含漏磁信号和漏磁热图的多模态数据集;2搭建多模态多层注意力网络,网络结构包含多模态特征提取注意模块、多模态特征增强注意模块、多模态特征融合注意模块和全连接缺陷识别模块;3训练多模态多层注意力网络模型,优化模型参数;4利用训练好的多模态多层注意力模型识别油气管道的缺陷类别。本发明通过设计多层注意力网络,能够有效利用漏磁信号和漏磁热图的多模态信息,以提升油气管道漏磁缺陷识别效果。
技术关键词
多层注意力
管道漏磁
缺陷识别方法
多模态特征融合
信号特征
油气管道缺陷
全局平均池化
漏磁信号
融合特征
识别油气
矩阵
管道检修技术
缺陷类别
网络
识别模块
卷积特征