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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都環(huán)極科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119272169B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411816185.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法是由魏鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體提供一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法，通過獲取供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的水流特征數(shù)組和數(shù)值變化特征數(shù)組，通過水流特征數(shù)組和數(shù)值變化特征數(shù)組，得到供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集，特征數(shù)組集包括供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在一個(gè)及以上特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，優(yōu)化特征數(shù)組是依據(jù)數(shù)值變化特征數(shù)組和水流特征數(shù)組中的管網(wǎng)信息特征數(shù)組得到的，通過特征數(shù)組集對(duì)供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集進(jìn)行漏損檢測，得到供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的漏損檢測結(jié)果，本申請(qǐng)采用供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的數(shù)值變化特征數(shù)組對(duì)供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的管網(wǎng)信息特征數(shù)組進(jìn)行增強(qiáng)，讓供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的變化細(xì)節(jié)得到強(qiáng)化，提高了漏損檢測結(jié)果的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的供水管網(wǎng)漏損控制方法，其特征在于，所述方法包括：獲取對(duì)應(yīng)于目標(biāo)供水管網(wǎng)的供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的水流特征數(shù)組和數(shù)值變化特征數(shù)組，所述目標(biāo)供水管網(wǎng)包含多個(gè)傳感監(jiān)測節(jié)點(diǎn)；所述水流特征數(shù)組包括所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第一個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組；其中，所述數(shù)值變化特征數(shù)組即表征數(shù)值變化速度的特征數(shù)組；結(jié)合所述水流特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集；所述特征數(shù)組集包括所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第一個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在k個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在任意一特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組是結(jié)合所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組得到的，k是大于0的自然數(shù)；其中，第二個(gè)特征粒度比第一個(gè)特征粒度更加精細(xì)；結(jié)合所述特征數(shù)組集，對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集進(jìn)行漏損檢測，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的漏損檢測結(jié)果，以便根據(jù)所述漏損檢測結(jié)果進(jìn)行水流控制；其中，所述結(jié)合所述水流特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集，包括：對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行拼接，得到優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組；將所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組與所述優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行組合，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組；結(jié)合所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第一個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組，以及所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集；通過p個(gè)特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組進(jìn)行多次特征提取，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在p個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，p大于0的自然數(shù)；所述結(jié)合所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第一個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組，以及所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集，包括：將所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第一個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組，所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，以及所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在p個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組進(jìn)行整理，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集的特征數(shù)組集；所述對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行拼接，得到優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組，包括：采用節(jié)點(diǎn)注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行處理，得到第一聚焦特征數(shù)組；采用維度注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組和所述數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行處理，得到第二聚焦特征數(shù)組；通過濾波平滑網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述第一聚焦特征數(shù)組和所述第二聚焦特征數(shù)組的整合結(jié)果進(jìn)行處理，得到優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組；所述將所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組與所述優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行組合，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組，包括：采用目標(biāo)濾波平滑單元對(duì)所述優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組進(jìn)行濾波平滑，得到所述優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組的濾波平滑結(jié)果；將所述優(yōu)化數(shù)值變化特征數(shù)組的濾波平滑結(jié)果與所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的管網(wǎng)信息特征數(shù)組依據(jù)數(shù)組元素進(jìn)行求和，得到所述供水管網(wǎng)傳感數(shù)據(jù)集在第二個(gè)特征粒度下的優(yōu)化特征數(shù)組。

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