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基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别-中国石油大学学报(自然科学版)2024年05期

基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别

作者:王秀芳 刘源 李月明 字体:      

摘要:针对传统模型为提高管道泄漏检测的精度而导致的模型结构复杂度、参数量和计算量大的问题,提出一种基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别方法;动态卷积层将提取到的泄漏信号特征经过通道注意力权(试读)...

中国石油大学学报(自然科学版)

2024年第05期