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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司;西安西热控制技术有限公司;华能集团技术创新中心有限公司申请的专利一种工业管道漏水检测方法、装置、设备和可读存储介质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：CN116542965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310670818.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种工业管道漏水检测方法、装置、设备和可读存储介质是由王田;刘威;宁智民;马肖波;刘心童;寇媛媛;刘平;常威武;马乐;郝德锋设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业管道漏水检测方法、装置、设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业管道漏水检测方法、装置、设备和可读存储介质，获取待检测工业管道视频数据；对所述视频数据中的每一帧图像进行裁剪，得到每一帧图像对应的若干图像单元；将所述每一帧图像对应的若干图像单元输入预先训练好的工业管道漏水检测模型，所述工业管道漏水检测模型输出包含漏水特征的图像单元；所述工业管道漏水检测模型为利用包含漏水特征的工业管道图像训练改进的yolov5模型得到。本发明能够提升工业管道漏水检测的精度。

本发明授权一种工业管道漏水检测方法、装置、设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业管道漏水检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测工业管道视频数据； 对所述视频数据中的每一帧图像进行裁剪，得到每一帧图像对应的若干图像单元； 将所述每一帧图像对应的若干图像单元输入预先训练好的工业管道漏水检测模型，所述工业管道漏水检测模型输出包含漏水特征的图像单元；所述工业管道漏水检测模型为利用包含漏水特征的工业管道图像训练改进的yolov5模型得到；所述改进的yolov5模型包括添加有4倍下采样层的neck网络层和每一层均添加有带自注意力机制的GAM模块的head网络层； 所述工业管道漏水检测模型的训练包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括若干组训练数据，每组所述训练数据均包括包含漏水特征的工业管道图像以及漏水特征标签； 利用所述训练数据集训练所述改进的yolov5模型，得到所述工业管道漏水检测模型，其中，所述neck网络层中的4倍下采样层用于增强浅层网络漏水特征信息提取，所述head网络层中的每一层带自注意力机制的GAM模块用于增强全局漏水特征信息提取； 所述改进的yolov5模型还包括backbone网络层和通过k-means生成的4组12个锚框。

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西安热工研究院有限公司;西安西热控制技术有限公司;华能集团技术创新中心有限公司，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区兴庆路136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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