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龙图腾网获悉东北大学申请的专利裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115496167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211308775.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质是由徐行;刘金海;姜琳;肖奇;王威;刘晓媛;刘佳睿;张化光;汪刚;马大中;卢森骧设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及故障诊断技术领域，解决了目前在检测管道裂纹时，由于非裂纹信号的波动以及裂纹训练样本不充足，导致裂纹检测精度不高的问题。该方法，包括：控制设置于埋地管道内的漏磁检测器向前移动，得到裂缝训练样本集、非裂缝训练样本集、测试样本集，建立多传感器融合特征互监督神经网络，并基于裂缝训练样本集、非裂缝训练样本集对多传感器融合特征互监督神经网络进行多次训练，更新网络参数，得到目标多传感器融合特征互监督神经网络，基于目标多传感器融合特征互监督神经网络确定所述测试样本集中的裂纹样本。

本发明授权裂纹检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种裂纹检测方法，其特征在于，包括： 控制设置于埋地管道内的漏磁检测器向前移动，所述漏磁检测器用于释放磁信号并接收当所述磁信号穿过所述埋地管道的金属管壁时产生的漏磁信号； 在所述漏磁检测器前进的过程中，采集漏磁轴向信号和漏磁径向信号，以及基于所述漏磁轴向信号和所述漏磁径向信号分别生成初始裂缝训练样本集、初始非裂缝训练样本集、初始测试样本集，并对所述初始裂缝训练样本集、所述初始非裂缝训练样本集、所述初始测试样本集进行预处理，得到裂缝训练样本集、非裂缝训练样本集、测试样本集； 建立多传感器融合特征互监督神经网络； 基于所述裂缝训练样本集对所述多传感器融合特征互监督神经网络进行第一次训练，更新网络参数，以使裂缝处融合轴向特征和裂缝处融合径向特征相互逼近，以及基于非裂缝训练样本集对第一次训练后的多传感器融合特征互监督神经网络进行第二训练，更新网络参数，以使非裂纹处融合轴向特征和非裂纹处融合径向特征相互远离，得到第二次训练后的多传感器融合特征互监督神经网络作为下一轮次的训练网络； 确定训练次数，在每一轮次训练中基于所述裂缝训练样本集对上一轮次得到的第二次训练后的多传感器融合特征互监督神经网络进行当前轮次第一次训练，更新网络参数，以使裂缝处融合轴向特征和裂缝处融合径向特征继续相互逼近，以及基于所述非裂缝训练样本集对当前轮次第一次训练后的多传感器融合特征互监督神经网络进行当前轮次第二次训练，更新网络参数，以使非裂纹处融合轴向特征和非裂纹处融合径向特征继续相互远离，直至训练的轮次达到所述训练次数，得到目标多传感器融合特征互监督神经网络； 基于所述目标多传感器融合特征互监督神经网络确定所述测试样本集中的裂纹样本。

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