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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法、装置、设备及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：CN120708653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510861590.5，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法、装置、设备及介质是由王琦;林进延;梅中一;黄颀;詹凡;陈炯禧;周倩倩;赵志伟设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法、装置、设备及介质，方法包括：采用生成对抗网络生成仿真管道振动音频信号，并与真实管道振动音频进行结合，以构建管道振动音频信号数据集；将梅尔倒谱系数特征矩阵与梅尔倒谱系数的一阶差分矩阵进行特征融合，以确定每个管道振动音频信号帧的特征融合矩阵；以特征融合矩阵为训练样本，以管道振动音频信号的漏损状态为样本标签，对CNN‑BiLSTM混合神经网络模型进行训练，以确定供水管网漏损检测模型；将待识别管道振动音频信号输入至供水管网漏损检测模型中，以确定待识别管道振动音频信号处于有漏损状态或无漏损状态。本申请显著提升了漏损检测的精度、鲁棒性和泛化能力。

本发明授权基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别方法，其特征在于，包括： 采集供水管网中的真实管道振动音频信号，将所述真实管道振动音频信号输入至预设的生成对抗网络中，经过不同轮次的输出以生成仿真管道振动音频信号，将所述真实管道振动音频信号与所述仿真管道振动音频信号进行结合，以构建管道振动音频信号数据集，其中，所述管道振动音频信号数据集包括多个一定音频时长的管道振动音频信号，每个管道振动音频信号包括多个管道振动音频信号帧； 采用快速傅里叶变换以及梅尔滤波器组依次对所述管道振动音频信号进行处理之后，采用离散余弦变换提取所述管道振动音频信号中每个管道振动音频信号帧相对应的梅尔倒谱系数，以构建所述管道振动音频信号帧的梅尔倒谱系数特征矩阵； 计算确定所述梅尔倒谱系数的一阶差分矩阵，将所述梅尔倒谱系数特征矩阵与所述一阶差分矩阵进行特征融合，以确定每个管道振动音频信号帧的特征融合矩阵； 以所述管道振动音频信号中每个管道振动音频信号帧的特征融合矩阵为训练样本，以所述管道振动音频信号相对应的漏损状态为样本标签，对预设的CNN-BiLSTM混合神经网络模型进行训练，以确定已训练至收敛状态的供水管网漏损检测模型； 将待识别管道振动音频信号输入至已训练至收敛状态的供水管网漏损检测模型中，以确定所述待识别管道振动音频信号对应的管道处于有漏损状态或无漏损状态，以完成基于数据增强和混合神经网络架构的供水管网漏损识别。

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