施工类型识别模型的训练方法、施工类型识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种施工类型识别模型的训练方法、施工类型识别方法及装置，属于能源传输技术领域。训练方法包括获取输入的仿真振动信号及仿真振动信号对应的仿真施工类型，基于特征提取算法对仿真振动信号进行特征提取，得到特征数据，对特征数据进行滤波处理，得到滤波数据，确定预设神经网络模型的深度学习架构，基于深度学习架构对滤波数据的数据结构进行转换，将转换后的滤波数据进行多通道数据融合，得到二维的图像数据，基于图像数据和仿真施工类型构建样本集，提取样本集中的训练集对预设神经网络模型进行训练，得到施工类型识别模型。基于二维的图像数据进行确定样本集，在提升对施工类型识别的准确性和识别速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源传输，具体地涉及一种施工类型识别模型的训练方法、施工类型识别方法及装置。

技术介绍

1、能源输送管道通常用于输送原油、成品油等油气能源，管道沿线通常包括人口密集区，若管道发生故障，则极有可能造成输送的能源泄漏，对生态环境和人员安全造成威胁，因此，维护管道安全是公共安全的重要组成部分。

2、由于管道输送的能源价值较高，一些不法分子在利益的驱动下，对管道进行破坏，盗取管道中输送的能源，极大的威胁着管道的安全，或者一些建设团队，在没有了解管道布线的基础上，盲目施工，也极易对管道产生威胁。在一些常规手段中，通过能源输送管道的伴行光缆的光纤振动传感特性，来获取来自管道周边土体的振动信号，通过检测信号变化，来判断管道周边是否存在危险振动源。然而，由于媒介的传播以及环境噪声的干扰，使得获取到的振动信号被干扰或者调制，对管道周围的威胁振动源的识别不够准确，经常存在一些误识别的反馈。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术实施例的目的是提供一种施工类型识别模型的训练方法、施工类型识本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种施工类型识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于特征提取算法对所述仿真振动信号进行特征提取，得到特征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：

4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：

5.一种施工类型识别方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的施工类型识别方法，其特征在于，所述施工类型识别方法还包括：

7.一种施工类型识别模型的训练装置，其特征在于，包括：>

8.一种施工...

【技术特征摘要】

1.一种施工类型识别模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述基于特征提取算法对所述仿真振动信号进行特征提取，得到特征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：

4.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述训练方法还包括：

5.一种施工类型识别方法，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的施工类型识别方法，其特征在于，所述施工类型识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯庆善，李保吉，龚存智，贺中强，李川，杨伟，卢嘉勋，于群，
申请(专利权)人：国家石油天然气管网集团有限公司，
类型：发明
国别省市：