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一种基于深度学习融合特征的PCCP断丝监测识别分析方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202511076352.X
申请日：
2025-08-01
公开(公告)号：
CN120971585A
公开(公告)日：
2025-11-18
发明(设计)人：
周恒 张野 吕庆超 袁思敏 连阳阳 张博 黎康平
申请人：
中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 西安理工大学
申请人地址：
710065 陕西省西安市雁塔区丈八东路18号
IPC主分类号：
G01N29/44
IPC分类号：
G01N29/46 G01N29/14 G01H9/00 G06F18/25 G06F18/241
代理机构：
西安乾方知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61259
代理人：
李芳
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
陕西省 西安市
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2025-12-05 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G01N 29/44申请日:20250801
2025-11-18 公开 公开
共 50 条
[1]
基于改进YOLOv8的PCCP断丝信号检测方法 [P]. 
张野 ;
袁思敏 ;
李炎隆 ;
陶磊 ;
孙凯宇 ;
王佐荣 ;
黎康平 ;
陈浩天 .
中国专利 :CN119667005A ,2025-03-21
[2]
基于深度学习的PCCP管道断丝声信号识别方法及装置 [P]. 
岳桂轩 ;
贺永方 ;
申岳 ;
刘洋 ;
闫宝麒 ;
高潮 ;
王鹏 ;
张宁 .
中国专利 :CN119066399A ,2024-12-03
[3]
基于深度学习的PCCP管道断丝声信号识别方法及装置 [P]. 
岳桂轩 ;
贺永方 ;
申岳 ;
刘洋 ;
闫宝麒 ;
高潮 ;
王鹏 ;
张宁 .
中国专利 :CN119066399B ,2025-02-18
[4]
基于多特征融合的深度学习缺陷识别方法 [P]. 
尹仕斌 ;
郭寅 ;
孙博 ;
赵进 .
中国专利 :CN111862080A ,2020-10-30
[5]
一种基于深度学习的PCCP管体变形预测方法、系统及介质 [P]. 
张野 ;
袁思敏 ;
李炎隆 .
中国专利 :CN118133666A ,2024-06-04
[6]
基于深度学习与特征融合的山火监测方法及装置 [P]. 
张华玉 ;
冯涛 ;
欧阳亿 ;
王磊 ;
简洲 ;
李丽 .
中国专利 :CN120198790A ,2025-06-24
[7]
基于特征融合的深度学习场景识别方法 [P]. 
刘中涛 ;
胡凡 ;
王淦 ;
李钊 ;
王磊 ;
葛平高 ;
王建娟 .
中国专利 :CN110222755B ,2019-09-10
[8]
基于深度学习的水工监测大数据分析方法 [P]. 
张宜 ;
李晓伟 ;
王元勇 ;
金苗 ;
李超 ;
谭智 ;
徐凡 .
中国专利 :CN118134246A ,2024-06-04
[9]
基于融合型光纤传感的PCCP断丝监测系统及方法 [P]. 
齐国恒 ;
黄稳柱 ;
张文涛 ;
张观欣 .
中国专利 :CN121163644A ,2025-12-19
[10]
基于高频参量融合的PCCP管道断丝监测系统和方法 [P]. 
纪然然 ;
叶全虎 ;
杨帆 ;
宛立君 ;
李东明 ;
孙海亭 ;
渠慎忱 ;
洪天晨 .
中国专利 :CN118032716A ,2024-05-14
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