【技术实现步骤摘要】
漏水噪声检测的设备和识别方法
本申请涉及智能终端领域，具体而言，涉及一种漏水噪声检测的设备和识别方法。
技术介绍
目前国内供水管网的漏损问题，传统的检漏方式多采用被动式现场漏损检测，主要靠听音判别，听音的主要设备之一就是噪声记录仪。目前市面上的噪声记录仪普遍使用效果不太好，而且布置成本高。譬如：一个带远传的噪声记录仪要3千多元，一个1000户的小区要想做到有效监控至少需要布置40至50个噪声探头，布置成本累积至少需要12万，并且不包括内含的人工费和其他设施费用。针对上述噪声记录仪使用效果差、成本高的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种漏水噪声检测的设备和识别方法，以至少解决目前测漏设备成本高、操作复杂且精度低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种漏水噪声监测的识别方法，应用于供水管网，其中供水管网的预定位置对应设置有噪声探头，该方法包括：通过噪声探头，获取从预定位置采集到的漏水噪声信息，其中漏水噪声信息按照采集时间的先后顺序排列；利用基于机器学习训练模型，将漏水噪声信息确定为预先确定的多个类别中的一个类别；以及基...
【技术保护点】
1.一种漏水噪声监测的识别方法，其特征在于，应用于供水管网，其中所述供水管网的预定位置对应设置有噪声探头，该方法包括：通过所述噪声探头，获取从所述预定位置采集到的漏水噪声信息；利用基于机器学习训练模型，将所述漏水噪声信息确定为预先确定的多个类别中的一个类别；以及基于所述漏水噪声信息的类别，确定所述漏水噪声信息对应的供水管网的预定位置是否存在漏水。
【技术特征摘要】
1.一种漏水噪声监测的识别方法，其特征在于，应用于供水管网，其中所述供水管网的预定位置对应设置有噪声探头，该方法包括：通过所述噪声探头，获取从所述预定位置采集到的漏水噪声信息；利用基于机器学习训练模型，将所述漏水噪声信息确定为预先确定的多个类别中的一个类别；以及基于所述漏水噪声信息的类别，确定所述漏水噪声信息对应的供水管网的预定位置是否存在漏水。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型为在TensorFlow框架下搭建的LSTM模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用基于机器学习训练模型，将所述漏水噪声信息确定为预先确定的多个类别中的一个类别的操作，包括：提取所述漏水噪声信息的特征值，将所述漏水噪声信息的特征值向量化，转化为适合所述LSTM模型进行处理的第一输入数据；将所述第一输入数据输入至所述LSTM模型，利用所述LSTM模型对所述第一输入数据进行分类，并计算各个分类的概率；以及基于所述各个分类的概率，确定所述输入数据的类别。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括通过以下操作，产生所述多个类别：分别针对多个漏水噪声信息提取特征值，将所述多个漏水噪声信息的特征值向量化得到多个特征值向量序列，其中每个特征值向量序列的长度相等，并按照采集时间的先后顺序排列，由所有特征值向量序列组成训练样本集；以及利用所述训练样本集对所述LSTM模型进行训练，产生所述多个类别。5.一种漏水噪声监测的设备，其特征在于，应用于供水管网，其中所述供水管网的预定位置对应设置有噪声探头，该设备包括：处理器；以及存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下步骤的指令：通过所述噪声探头，获取从所述预定位置采集到的漏水噪声信息；...
【专利技术属性】
技术研发人员：李松森，刘世伟，王志军，
申请(专利权)人：水联网技术服务中心北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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