AI 管网噪声监测系统
利用噪声记录仪实时采集管网声信号,通过 CNN+Transformer 深度学习模型精准识别漏损特征,分钟级 输出漏点位置及报警,替代传统人工听漏,大幅提升漏损定位效率与准确率, 降低误报率,为公用事业单位、高校及园区实现高效、精准、主动的漏损治理。
技术路线
AI 管网噪声监测技术路线
基于 CNN + Transformer 深度学习架构的漏损智能识别流程
数据采集与处理
采集音频数据
原始音频信号
频谱图
梅尔频谱图
模型训练与监督微调
梅尔频谱图
Patch 拆分模块
线性嵌入层
Patch 合并层
Stage1swinTransformer Block
×2Patch 合并层
Stage2swinTransformer Block
×2Patch 合并层
Stage3swinTransformer Block
×18Patch 合并层
Stage4swinTransformer Block
×2漏损
W-MSA
MLP
LN
W-MSA
LN
SW-MSA
MLP
LN
SW-MSA
LN
卷积神经网络(CNN);Transformer
系统平台

管网噪声监测地图总览
实时展示监测点位分布与漏损热力区域

噪声监测系统管理平台
设备状态、数据分析与报警处置一体化管理
核心优势
覆盖范围广
管网关键节点规模化部署,消除人工巡检盲区
响应速度快
实时采集上传,漏损发生后分钟级报警
识别精度高
多模型融合+海量数据训练,有效区分漏损与环境噪声
持续迭代
新数据持续回流,模型自我进化,越用越准