基于交叉注意力的多源數(shù)據(jù)融合的氣體泄漏檢測

摘要： 為解決單一傳感器在管道氣體泄漏檢測時容易出現(xiàn)誤報、漏報的問題，及時預警并反饋泄漏狀況，提出一種基于交叉注意力的多源數(shù)據(jù)融合管道泄漏檢測方法。首先，利用預訓練的ShuffleNetV2模型提取熱像儀數(shù)據(jù)的空間特征；然后，結合一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（1DCNN）和雙向門控循環(huán)單元（BiGRU），構建1DCNN-BiGRU模型，以提取氣體傳感器數(shù)據(jù)的時序特征；最后，運用交叉注意力捕獲數(shù)據(jù)的... （共7頁）