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龙图腾网获悉浙江大学;钱江水利开发股份有限公司申请的专利一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损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：CN119649848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411509753.5，技术领域涉及：G10L25/30；该发明授权一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损检测方法是由俞亭超;王昌;潜卫;沈松土;楚士鹏;邵煜设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损检测方法，包括：步骤1、获取数据集，并对数据进行弱增强操作和强增强操作；步骤2、基于半监督网络框架构建预测网络，所述预测网络包括权重共享的标记学习分支和未标记学习分支，将弱增强样本集合中带有标签的图像样本输入所述标记学习分支中以输出对应的预测分布；步骤3、利用弱增强样本集合和增强样本集合对预测网络进行训练，以获得管网声漏损监测模型。本发明所提供的方法能在有限的有标签样本条件下，保证声漏损检测模型的识别精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强半监督模型的供水管网声漏损检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取供水管网的现场声信号并通过滤波器转换为对应的对数梅尔频谱图，选取部分对数梅尔频谱图以是否存在管网漏损进行标签标注，以获得带有标签的图像样本和未带标签的图像样本； 针对所有图像样本进行弱增强操作，以获得对应的弱增强样本集合； 针对未带标签的图像样本进行强增强操作，以获得对应的增强样本集合； 步骤2、基于半监督网络框架构建预测网络，所述预测网络包括权重共享的标记学习分支和未标记学习分支，将弱增强样本集合中带有标签的图像样本输入所述标记学习分支中以输出对应的预测分布； 分别将弱增强样本集合中未标记图像样本和增强样本集合输入至未标记学习分支，以输出弱增强样本集合中未标记图像样本对应的第一预测结果和增强样本集合对应的第二预测结果，为所述第一预测结果中置信度高于自适应阈值的预测结果所对应的未标记图像样本赋予伪标签，并将带有伪标签的未标记图像样本加入标记学习分支对所述预测分布进行更新，所述自适应阈值根据更新次数以固定值逐步降低； 所述伪标签的计算公式如下：；其中，为指标函数；为模型预测的概率向量；为交叉熵函数；为伪标签；步骤3、利用弱增强样本集合和增强样本集合对预测网络进行训练，以获得管网声漏损监测模型，采用综合损失函数对标记学习分支和未标记学习分支进行联合指导训练，所述综合损失函数的表达式如下：；； ；其中，是标记学习分支的损失函数；是未标记学习分支的损失函数；为权重系数，为一个批次的数据量，为真正的标签，为预测值，为类别数；为弱增强后的伪标签；为强增强后的概率向量。

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浙江大学;钱江水利开发股份有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；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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