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龙图腾网获悉中建五局安装工程有限公司;湖南大学申请的专利一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法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：CN116230014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310235167.5，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法是由张建峰;许宁;刘鑫铭;彭波;唐二隆;邓洋;潘圣;钟雄虎;罗娟;蔡润博设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法，包括以下步骤：采集不同场景的多处管道的音频数据，形成场景类别的标签集；选取不同标签下的多处管道录制音频数据，形成原始音频文件集D；构建识别模型；训练并评估识别模型；采集未识别的管道的音频数据并进行特征提取，利用模型对未识别的管道进行识别。通过本申请提供的管道场景识别方法，仅需要通过音频设备采集管道音频数据，即可对管道所处环境进行识别，无需人工进一步测量。

本发明授权一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的管道场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集不同场景的多处管道的音频数据，形成场景类别的标签集T＝t1,t2,...,tn，其中，tn代表管道对应的第n种场景； S2：选取不同标签下的多处管道录制音频数据，形成原始音频文件集D＝d1,d2,...,dn，dn表示第n个原始音频文件；对原始音频文件集D中每个原始音频文件进行特征提取，形成波形图特征集W＝w1,w2,...,wn作为模型的输入数据集，wn表示第n个场景中管道对应的波形图特征矩阵；对原始音频文件集D中每个原始音频文件，将其独热编码为一个向量，形成概率值集合Y＝y1,y2,...,yn，yn表示第n个场景管道对应的波形图的概率值； S3：构建识别模型：搭建一个一维卷积神经网络，用于对特征集W进行处理，搭建一个全连接神经网络，用于分类；所述一维卷积神经网络包括输入层、一维卷积层、最大池化层、全局平均池化层、批量标准化层以及LeakyReLU层；所述全连接神经网络包括输入层、全连接层、Dropout层、批量标准化层、LeakyReLU层以及Softmax层； S4：对波形图特征集W和概率值集合Y进行划分，将其中的80％作为训练数据集，其余20％作为评估数据集；选择交叉熵作为损失函数，随机梯度下降作为识别模型训练过程中的优化算法，设置模型的超参数以及预期准确率；通过训练数据集训练识别模型，通过评估数据集评估识别模型； S5：采集未识别的管道的音频数据并进行特征提取，利用模型对未识别的管道进行识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中建五局安装工程有限公司;湖南大学，其通讯地址为：518118 广东省深圳市坪山区坪山街道六联社区昌业路9号新宙邦科技大厦9楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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