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龙图腾网获悉吉林省水利水电勘测设计研究院申请的专利一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别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：CN121112210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511669632.1，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别方法是由朱峦;刘树峰;邹东航;尹春艳;李云龙;邹玉涛;赵越;刘盈科;栗雨彤;褚艺萌设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别方法，包括：采集预设供水管道不同工况下水听器信号的梅尔频谱图，对梅尔频谱图的噪声背景进行标注，基于标注将梅尔频谱图输入改进的ESRGAN网络，使用单通道去噪梅尔频谱图输入AlexNet分类网络，获得泄露特征的固定尺寸特征图，对固定尺寸特征图进行展平和激活，获得泄漏识别分类结果，将泄漏识别分类作为训练标签，使用训练集、验证集和训练标签对分类网络进行五折交叉验证训练，获得泄漏识别模型，基于泄漏识别模型输出泄漏识别结果。该方法通过多方向卷积和残差密集块进行有效去噪，结合改进的AlexNet网络提升分类精度与泛化能力，同时具有较好的可解释性。

本发明授权一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别方法在权利要求书中公布了：1.一种噪声背景下基于水听器信号的供水管道泄漏识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集预设供水管道不同工况下的水听器信号，对所述水听器信号进行分帧和维度转化，获得梅尔频谱图； 根据工况对所述梅尔频谱图的噪声背景进行标注，基于标注将梅尔频谱图输入改进的ESRGAN网络，并通过多方向卷积和残差密集块获得去噪后的梅尔频谱图；包括： 根据工况对梅尔频谱图的噪声背景进行标注，将梅尔频谱图尺寸调整至128乘90像素，获得输入图像，基于标注根据输入图像的含噪声频谱图和干净频谱图构建训练数据集，将干净频谱图作为训练标签，将含噪声频谱图输入改进的ESRGAN进行训练，并计算多方向梯度，所述多方向梯度计算公式为： ； 其中为多方向梯度，为训练集中样本的总数，为训练样本索引，为梯度方向，为所有梯度方向的集合，为L1范数，为多方向梯度算子，为输入的训练样本方向上的像素灰度变化率，为生成器的函数，为第个样本的含噪声频谱图，为第个样本的干净频谱图； 根据多方向梯度通过梯度下降算法优化改进的ESRGAN生成器，迭代训练直至多方向梯度损失最小化，获得训练完成的模型； 将输入图像输入至训练完成的模型，并通过特征提取头模块执行一次卷积操作，获得包含初始浅层特征的第一特征图，将第一特征图输入主干模块，基于主干模块的残差密集块进行四层多方向卷积，所述四层多方向卷积的每一层输出均与输入进行级联，逐层扩展通道维度，最后一层对多方向卷积的三种方向卷积结果进行通道压缩，输出与输入同尺寸的特征图，将输出特征图与输入特征图通过残差连接进行融合； 基于所述融合的输出特征图通过特征重构尾模块生成预测噪声成分，使用输入图像减去预测噪声成分，根据特征重构尾模块的可学习缩放参数自适应调整去噪强度，获得去噪后的梅尔频谱图，所述改进的ESRGAN的网络架构包括特征提取头模块、主干模块和特征重构尾模块； 所述改进的ESRGAN仅保留ESRGAN生成器部分的网络结构，基于生成器使用多方向卷积结构的多方向卷积核替代标准二维卷积，所述特征提取头模块为一个标准3×3卷积层； 所述主干模块包括三个残差密集块和卷积融合层，所述残差密集块为四层的多方向卷积结构，所述多方向卷积结构包括一个标准3×3卷积层，一个纵向拉伸3×5卷积层，一个横向拉伸5×3卷积层，所述四层的每一层输出后均与输入进行级联，逐层扩展通道维度，最后一层为一个通道压缩的标准3×3卷积，所述卷积融合层为一个1×1卷积层； 所述特征重构尾模块包括一个提取深层特征的卷积层、一个LeakyReLU激活函数、一个与输入图像通道维度一致的输出通道卷积层； 基于所述标注将去噪后的梅尔频谱图划分为训练集和验证集，使用单通道去噪梅尔频谱图输入AlexNet分类网络，获得泄露特征的固定尺寸特征图，对固定尺寸特征图进行展平和激活，获得泄漏识别分类结果； 将所述泄漏识别分类作为训练标签，使用所述训练集、验证集和训练标签对所述分类网络进行五折交叉验证训练，获得泄漏识别模型，基于泄漏识别模型输出泄漏识别结果。

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