【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能化监控，具体涉及一种基于无人机视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控方法。
技术介绍
1、当前，随着人工智能技术的飞速发展，城市给水系统的智能化建设成为国内外学者的热点研究方向之一，而解决供水管网漏损问题是城市给水系统智能化建设的重要支撑。
2、由于供水管网老化、超限服役、部分管材差、缺乏完善管理等原因，我国平均漏损率达15%以上的城市占大部分。漏损率居高不下，经济损失惨重。2022年2月，《关于加强公共供水管网漏损控制的通知》要求，到2025年，全国城市公共供水管网漏损率力争控制在9%以内。目前我国城市公共供水管网漏损率仍有11.95%，距离2025年预期目标还有较大的改善空间。
3、针对城镇供水管网现状，相关专家提出了对应的应对策略和解决方案。目前常用的基于仪器设备的漏损检测方法有流量法、压力法、听音法、相关分析法、示踪气体法、探测雷达法等。这些方法操作性强，便于携带，但对专业度要求高，且不适用于大范围检测。此外，多数研究者基于算法或者编程软件建立了管网漏损预测和定位模型，但是建模对于计算机语言要求较高，过程较为复杂，同时，又由于缺乏足够的管网数据资料及多种不确定因素等，导致模型精确度偏低，在实际应用中技术不成熟。
4、对于供水管网漏损来说，管网漏水主要有三种表现形式：渗漏、明漏和暗漏。渗漏是指单个漏点的漏水量低于400~500 l/h，往往发生在管道的接头、密封性较差的管件以及发生腐蚀穿孔的管道中，通过更换管件的方法可以降低渗漏漏水量，但这种方法工程量大、人力成本和设备成
5、对于管网漏损的明漏和暗漏问题，传统的明漏检测方式是在供水管道两端加装水流量计或水压计等硬件设施，用于计量流经管道进出的水流信息，通过监测进出水流信息差值的大小来检测该管道是否有明显漏点。为了提升漏点的检测精度，传统检测方法需要增加水流量计或水压计的安装密度，成本高昂且硬件设备寿命有限，还有污染水源的风险。暗漏发生时地面未必有迹象，传统的暗漏检测方法是水务行业专家通过敲击管道，用听音棒接听管道回传的音波，基于主观经验估算管道是否漏水、漏水点大体方位，但这种检测方法过于依赖专家经验知识，巡检精度不稳定且效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于无人机视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控方法，以解决城市给水系统面临的管网漏损监控效率低的问题。
2、本专利技术所采用的技术方案为：
3、一方面，本专利技术提供一种基于视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控方法，包括：
4、获取待巡检的供水管线的特征数据和属性数据，并将所述特征数据和属性数据连接到集成有供水管线地图的地理信息系统；
5、根据所述特征数据和属性数据进行最优路径规划；
6、使无人机根据所述最优路径进行巡检，以使所述无人机在巡检过程中收集待巡检的供水管线的管线铺设路面视频数据和音频信号；
7、基于多尺度混合注意力网络和管道声学检测网络对所述管线铺设路面视频数据和音频信号进行处理和分析，得到供水管网漏损的位置信息。
8、另一方面，本专利技术提供一种基于视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控装置，包括：
9、获取模块，用于获取待巡检的供水管线的特征数据和属性数据，并将所述特征数据和属性数据连接到集成有供水管线地图的地理信息系统；
10、规划模块，用于根据所述特征数据和属性数据进行最优路径规划；
11、收集模块，用于使无人机根据所述最优路径进行巡检，在巡检过程中收集待巡检的供水管线的管线铺设路面视频数据和音频信号；
12、分析模块，用于基于多尺度混合注意力网络和管道声学检测网络对所述管线铺设路面视频数据和音频信号进行处理和分析，得到供水管网漏损的位置信息。
13、再一方面，本专利技术提供一种电子设备，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行上述的方法。
14、又一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的方法。
15、由于采用了上述技术方案，本专利技术所取得的有益效果为：
16、本专利技术通过无人机视觉识别技术和声纹分析技术，为城市给水系统提供了一种高效、准确的管网漏损智能监控解决方案，可以有效提高漏损检测效率，降低漏失率，减少误判和漏检，同时可以实现节约水资源，减少经济损失，并增强供水系统的稳定性和可靠性，为城市可持续发展做出一定贡献。
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1.一种基于无人机视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供水管网漏损的类型包括供水管网明漏和供水管网暗漏，所述多尺度混合注意力网络包括多尺度混合注意力网络模块、前景增强模块、深度可分离通道注意力模块，所述管道声学检测网络包括多频率信号分离解析网络和循环神经网络模型，所述基于多尺度混合注意力网络和管道声学检测网络对所述管线铺设路面视频数据和音频信号进行处理和分析，得到供水管网漏损的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多尺度混合注意力网络模块、前景增强模块、深度可分离通道注意力模块处理所述管线铺设路面视频数据，得到所述供水管网明漏的位置，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于多频率信号分离解析网络和循环神经网络模型处理所述音频信号，定位所述供水管网暗漏的位置，包括：
5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述使无人机根据所述最优路径进行巡检，以使所述无人机在巡检过程中收集待巡检的供水管线的管线铺设路面视频数
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取待巡检的供水管线的特征数据和属性数据，并将所述特征数据和属性数据连接到地理信息系统，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述循环神经网络模型的训练方法包括：
8.一种基于视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行上述权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述权利要求1-7中任一所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机视觉与声纹分析的供水管网漏损智能监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述供水管网漏损的类型包括供水管网明漏和供水管网暗漏，所述多尺度混合注意力网络包括多尺度混合注意力网络模块、前景增强模块、深度可分离通道注意力模块，所述管道声学检测网络包括多频率信号分离解析网络和循环神经网络模型，所述基于多尺度混合注意力网络和管道声学检测网络对所述管线铺设路面视频数据和音频信号进行处理和分析，得到供水管网漏损的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多尺度混合注意力网络模块、前景增强模块、深度可分离通道注意力模块处理所述管线铺设路面视频数据，得到所述供水管网明漏的位置，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于多频率信号分离解析网络和循环神经网络模型处理所述音频信号，定位所述供水管网暗漏的位置，包括：
5.根据权利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述使无人机根据所述最优路径进行巡检，以使所述无人机在巡检过程中...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜宏伟，郑伟波，宋刚，韩嘉懿，王雪飞，宋立钦，周祥国，
申请(专利权)人：浪潮通用软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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