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龙图腾网恭喜辽宁石油化工大学;北京海福润科技有限公司申请的专利一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道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：CN114998726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210561527.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道检测方法是由郎宪明;韩富丞;蔡再洪;朱永强;李雪川;曹江涛设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管道检测技术领域，具体是一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道检测方法。包括：S1：获取基于非接触式金属磁记忆检测埋地管道的检测数据；S2：将所测得的数据转换成三分量磁场曲线图像，分为缺陷、应力集中区、正常，建立数据库1，利用卷积神经网络训练并生成分类器1；S3：将数据库1中的应力集中区图像按照曲线变化剧烈程度划分管段应力危险程度，建立数据库2，利用卷积神经网络训练并生成分类器2；S4：在实际检测时将新检测到的三分量磁场曲线图送入分类器1中进行分类，将识别出的应力集中区曲线图像送入分类器2中，判断它的管段应力危险程度。本发明能够有效检测埋地管道出现的缺陷或裂纹，实现缺陷早期诊断防患于未然。

本发明授权一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三分量磁场曲线图像识别的埋地管道检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，获取基于非接触式金属磁记忆检测埋地管道的检测数据；S2，将S1中所测得的数据转换成三分量磁场曲线图像，并依次按照缺陷、应力集中区、正常分成三类，建立数据库1，利用卷积神经网络训练数据库1，生成分类器1；S3，将数据库1中的应力集中区图像按照曲线变化剧烈程度划分管段应力危险程度，共分三类：严重、中等、较轻，建立数据库2，利用卷积神经网络训练数据库2，并生成分类器2；S4，在实际检测时，将新检测到的三分量磁场曲线图像送入分类器1中进行分类，并将识别出的应力集中区曲线图谱送入分类器2中，来判断实际检测时的管段应力危险程度；所述卷积神经网络训练采用卷积神经网络模型进行训练，所述卷积神经网络模型包括六层卷积层和四层全连接层，在每一层所述卷积层后加入一个注意力GhostNet模块，以及大小为2×2的最大池化层；所述注意力GhostNet模块由一个SENet和GhostNet经过Concat函数组成。

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