10 dB信噪比下仍96.31%
通过多尺度时频特征提取和动态注意力融合，在强噪声环境下实现高精度管道泄漏检测。
Muze, Wang · 杨丹迪 · Hu, Zhongrui · 赵雪峰 · 董宏丽
Process Safety and Environmental Protection: Transactions of the Institution of Chemical Engineers, Part B 2026
通过连续小波变换自适应构建时频表示，同时增强低频泄漏能量传播并捕获高频瞬态动态，从而在强噪声下保持高精度。
设计分层多尺度特征提取架构，通过分级感受野的增强残差CNN模块分别提取粗粒度轮廓、中粒度共振模式和细粒度环境上下文，提升表征完整性。
Transformer编码器建模全局时频依赖，并通过多尺度注意力融合模块动态抑制噪声主导频带、放大泄漏敏感区域，增强关键信号。