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龙图腾网获悉浙江大学;杭州启海系统科技有限公司申请的专利基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测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：CN121497986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610036808.8，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测方法是由李建龙;刘昭武;陆欢佳;颜曦;杨志国设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测方法。包括以下步骤：首先，利用设置在管道两端的水听器采集获得对应的管道声学信号，接着基于采集获得的两个管道声学信号提取对应的特征向量并构建一个特征样本，进而构建训练数据集；接着，利用训练数据集对管道泄漏检测模型进行训练，获得训练好的管道泄漏检测模型；最后不断采集待检测管道两端的管道声学信号并生成对应的特征样本，将当前特征样本输入到训练好的管道泄漏检测模型中，根据模型输出的管道检测结果进行管道的持续监测和检测。本发明解决现有技术中管道漏点难以判别的问题，可显著提升干扰环境下管道泄漏检测的准确性和可靠性。

本发明授权基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道多头自注意力特征融合的管道泄漏检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1利用设置在管道两端的水听器采集获得对应的管道声学信号，接着基于采集获得的两个管道声学信号提取对应的特征向量并构建一个特征样本，进而构建训练数据集； 基于采集获得的两个管道声学信号提取对应的特征向量，包括： 对管道每端处的水听器采集的管道声学信号预处理后再转换为对数梅尔频谱图，将该对数梅尔频谱图输入到音频神经网络中，音频神经网络输出对应的特征向量； 2利用训练数据集对管道泄漏检测模型进行训练，获得训练好的管道泄漏检测模型； 所述管道泄漏检测模型包括相连的Transformer编码器模块和分类层；将每个特征样本与一个可学习的分类令牌共同构建成一个特征序列，以及为该特征序列添加可学习的位置嵌入，每个特征序列和对应的位置嵌入一起作为Transformer编码器模块的输入，Transformer编码器模块输出分类令牌并作为分类层的输入； 3不断采集待检测管道两端的管道声学信号并生成对应的特征样本，将当前特征样本输入到训练好的管道泄漏检测模型中，根据模型输出的管道检测结果进行管道的持续监测和检测； 所述根据模型输出的管道检测结果进行管道的持续监测和检测，具体包括： 若模型输出的管道检测结果为管道无泄漏，则继续采集待检测管道两端的管道声学信号并生成对应的管道检测结果；若模型输出的管道检测结果为管道有泄漏，则根据该待检测管道的两个管道声学信号进行互相关计算，获得管道的实际泄漏点。

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