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龙图腾网获悉合肥工业大学;安徽华工智能科技研究院有限公司申请的专利一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁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：CN116309521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310346527.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法是由王刚;李寰;褚伟;伍章俊;熊群峰;董洋;卢明凤;贡俊巧;罗龙清设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法，属于管道检修技术领域，其步骤包括：1通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含多尺度卷积神经网络模块、尺度注意力模块、双向门控循环单元模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力模型预测管道的缺陷情况。本发明能自适应融合多个尺度上的缺陷特征，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而能提升油气管道漏磁检测效果。

本发明授权一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力网络的油气管道漏磁检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，通过漏磁检测器采集油气管道漏磁曲线图像，并构建油气管道漏磁图像数据集D＝{Di|i＝1,2,3,...,I}，其中，Di为第i个图像样本，且Di＝Xi,yi，代表第i个油气管道漏磁图像，yi表示Xi对应油气管道缺陷类别的独热编码，其中，L，W分别为图像长度、宽度； 步骤2，搭建双重注意力网络，包含：多尺度卷积神经网络模块、尺度注意力模块、双向门控循环单元模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块； 步骤2.1，定义迭代次数为z，并初始化z＝1，迭代阈值为Z；初始化所述双重注意力网络中的参数； 步骤2.2，将样本集中的第i个油气管道漏磁图像Xi输入所述双重注意力网络进行处理，并相应输出第z次迭代时油气管道缺陷类别的预测向量步骤2.3，利用式9计算第z轮迭代时改进的focal loss损失函数FLz： 式9中，δ为手动设定的调节因子； 步骤2.4，基于油气管道漏磁曲线图像样本集D，以所述focal loss损失函数最小化为目标，并通过时间反向传播算法和自适应矩估计优化算法对双重注意力网络中的参数进行优化更新，直到z＞Z为止，结束训练，从而得到训练好的双重注意力网络模型，用于预测油气管道的缺陷情况。

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