适用于低功耗边缘设备的气体管道泄漏检测深度学习框架

《Engineered Regeneration》：A deep learning detection framework for gas pipeline leaks suitable for low-power edge devices

气体管道泄漏的边缘设备实时检测模型MSE-DCGAN通过MobileNetV3轻量化网络、SE注意力机制提升特征表达能力、EIoU损失优化边界框回归稳定性，并采用DCGAN数据增强与半监督伪标签训练增强泛化能力，在保证低延迟（46.45ms）和高置信度（0.9756）的同时实现资源高效利用。

　　本文围绕边缘设备在燃气管道泄漏检测中的应用展开，探讨了如何通过优化模型设计来提高检测的实时性、准确性和泛化能力。随着物联网和人工智能技术的发展，边缘计算因其低延迟、近端数据处理等优势，成为处理实时监测任务的重要手段。然而，传统的深度学习模型在资源受限的边缘设备上运行缓慢，难以满足实时检测的需求。为解决这一问题，研究者们开始探索轻量级模型的设计，以在保证检测性能的同时降低计算成本和参数量。本文提出了一种名为MSE-DCGAN的轻量级模型，旨在克服现有方法在实时检测中的不足。

MSE-DCGAN结合了MobileNetV3作为轻量级主干网络，提高了模型的推理速度。同时，引入了Squeeze and Excitation（SE）注意力机制，以增强模型对特征的表达能力，从而提升检测精度。此外，该模型采用了Enhanced Intersection over Union（EIoU）损失函数，以确保边界框回归的稳定性。为了增强模型的泛化能力，研究者们结合了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）与半监督伪标签训练策略，从而扩展了数据分布并提高了模型在多种泄漏条件下的适应性。实验结果显示，MSE-DCGAN在测试集上的平均置信度达到0.9756，平均响应速度为46.45毫秒，模型参数量仅为8.11兆字节，非常适合部署在边缘设备上。

在传统的燃气管道泄漏检测方法中，主要依赖于负压波、声学传感和红外成像等技术。例如，Hinderdael等人提出了一种基于负压波的幅度分析模型，用于检测燃气介质中的泄漏；Yu等人开发了一种专门用于检测燃气管道中小泄漏的声学微纤维传感器；Lu等人则提出了一种基于高斯混合模型的红外成像检测方法，用于解决六氟化硫气体泄漏的检测问题。然而，这些传统方法存在诸多局限性，例如负压波方法通常需要突然的泄漏；声学方法容易受到邻近噪声源的干扰；红外成像技术对工作环境有严格的要求。为克服这些限制，一些研究者引入了传统机器学习方法，如贝叶斯网络、随机森林算法和支持向量机等，用于预测泄漏孔径与泄漏率之间的关系，或分析声学信号以实现泄漏检测。然而，这些方法通常依赖大量训练数据，且对阈值和参数设置敏感，导致在噪声干扰和环境变化下泛化能力有限。

近年来，随着深度学习技术在目标检测中的广泛应用，研究者们开始将边缘计算与深度学习相结合，以应对复杂场景下的检测需求。例如，Yu等人提出了一种名为GasViT的轻量级网络，专门用于在边缘设备上提取热成像中的燃气特征，以解决工业隐形气体在热图像中特征不清晰、提取不足和计算成本高的问题。该网络结合了多尺度融合特征注意力模块（MsFFA）和多头线性自注意力模块（MhLSa），在降低计算成本的同时提高了局部和全局特征的提取能力。实验结果表明，GasViT在工业隐形气体（IIG）数据集上的检测准确率达到82.7%，在边缘设备上实现了33帧每秒的实时检测，且运行内存仅为47.2兆字节。此外，Wei等人提出了一种结合启发式算法与优势演员批评（AAC）算法的检测方法，以优化边缘设备上的任务卸载决策，从而提高实时检测能力并延长便携式泄漏检测器的使用寿命。实验结果显示，该算法有效降低了能耗，任务完成率达到96.3%。Spandonidis等人则利用无线传感器系统开发了一种创新的泄漏检测技术，通过分析加速度计采集的振动信号频谱，结合二维卷积神经网络（CNN）与长短期记忆自动编码器（LSTM AE）实现泄漏检测。实验结果表明，该系统可以在低成本、低内存的智能传感器上高效地进行实时和准确的泄漏检测。

尽管边缘计算与深度学习的结合带来了诸多优势，但在实际应用中仍面临一些技术挑战。首先，如何在有限的计算资源下构建轻量级检测模型，是当前研究的一个重点。其次，如何在保证模型轻量化的同时保持高置信度，也是研究者们关注的问题。此外，如何在复杂的工作条件下提高模型的泛化能力，是另一个关键挑战。这些技术问题构成了当前应用场景下亟需解决的核心问题。

针对上述问题，研究者们提出了多种解决方案。例如，在轻量级模型设计方面，一些研究者引入了深度可分离卷积技术，以减少计算复杂度和参数数量。在边缘设备上的检测任务中，Zhao等人利用深度可分离卷积构建了轻量级网络，结合边缘和云计算，实现了工业物联网监测中的高速和低成本检测。此外，一些研究者还通过注意力机制和适当的损失函数来提高轻量级模型的检测精度。例如，Li等人在油气管道泄漏后的安全检测中引入了SKNet注意力机制，并切换到GWD损失函数，以提高检测效率和精度。Yu等人则对YOLOv5s进行了改进，引入了坐标注意力、BiFPN和SIoU损失函数，从而在掩码识别任务中提高了检测精度并降低了误报率。Kang等人通过动态注意力和多尺度融合技术，有效提高了对水稻小目标害虫的检测能力。在燃气管道泄漏检测中，泄漏条件的变化会导致频谱特征的复杂性，且训练数据有限，因此模型必须在快速响应和准确检测之间取得平衡，同时具备良好的泛化能力。

为了提高深度学习模型的泛化能力，研究者们提出了深度半监督学习（DSSL）方法。常见的做法是将生成对抗网络（GANs）与半监督学习相结合，以增强模型的泛化能力。例如，Nukavarapu等人利用半监督GAN实现了仅需3%标注数据的高精度物联网设备分类。Zhou等人则使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）引入未标注数据，提高了齿轮故障诊断中未知故障的识别能力。Ge等人在胶质瘤分类数据集中引入了GAN和半监督学习，以解决标注不足和过拟合问题，从而实现了在不同医学图像数据集上的高分类准确率和良好的泛化能力。这些研究表明，结合GAN与半监督学习可以有效解决因数据类型不足导致的模型泛化能力问题。

在本文的研究中，针对燃气管道泄漏检测的特殊需求，研究者们综合了多种先进技术，设计了MSE-DCGAN模型。该模型在保持轻量化的同时，通过引入SE注意力机制和EIoU损失函数，提高了检测的准确性和稳定性。此外，通过半监督伪标签辅助训练策略，结合DCGAN生成多样化的模拟样本，从而扩展了数据分布并增强了模型的泛化能力。实验结果表明，MSE-DCGAN在测试集上的平均置信度达到0.9756，平均响应速度为46.45毫秒，且模型参数量仅为8.11兆字节，非常适合部署在边缘设备上。

为了进一步验证MSE-DCGAN模型的有效性，研究者们在实验部分进行了详细的测试和分析。实验数据来源于模拟采集平台，该平台位于上海电气工程研究所的电子信息楼一楼。采集平台包括一个52米长的聚乙烯（PE）管道，管道上安装了声学传感器阵列，并配备了一个位于管道后端的数据采集和处理单元。该平台用于再现真实的泄漏检测环境，确保实验数据的多样性。通过短时傅里叶变换（STFT）对原始数据进行处理，并结合标注方法对数据进行分类，以评估模型在不同环境下的检测性能。

在不同的环境噪声条件下，研究者们对模型进行了检测和分析。由于实验数据是在相对安静的条件下采集的，因此难以全面评估模型在噪声环境中的表现。在实际工作环境中，管道旁边的通道可能容纳行人和小型车辆，这些活动会引入如人声、汽车喇叭和发动机噪音等干扰。此外，通道中还存在地下河流，持续产生水流声。这些噪声因素对泄漏检测的准确性提出了更高的要求。因此，模型必须具备良好的噪声鲁棒性，以确保在复杂环境下的检测可靠性。

本文的研究成果表明，MSE-DCGAN模型在实时燃气管道泄漏检测中具有显著的优势。通过结合MobileNetV3、SE注意力机制、EIoU损失函数和DCGAN生成对抗网络，该模型不仅实现了低延迟和高置信度的检测，还具备较强的泛化能力。这些技术的综合应用为边缘设备在燃气管道泄漏检测中的部署提供了重要的参考，也为未来相关技术的发展奠定了基础。

在模型设计方面，MSE-DCGAN采用了MobileNetV3作为主干网络，以提高模型的推理速度。MobileNetV3是一种高效且轻量的模型，通过减少不必要的计算，有效提高了模型的推理效率。同时，该模型引入了SE注意力机制，以增强特征表达能力，从而提升检测精度。在边界框回归方面，研究者们采用了EIoU损失函数，以确保模型在边缘设备上的稳定性。此外，为了增强模型的泛化能力，研究者们结合了DCGAN生成对抗网络和半监督伪标签训练策略，从而扩展了数据分布并提高了模型在多种泄漏条件下的适应性。

在实验验证部分，研究者们对MSE-DCGAN模型进行了详细的测试和分析。实验结果显示，该模型在测试集上的平均置信度达到0.9756，平均响应速度为46.45毫秒，且模型参数量仅为8.11兆字节，非常适合部署在边缘设备上。这些结果表明，MSE-DCGAN在保持轻量化的同时，能够实现高置信度和低延迟的检测，为燃气管道泄漏检测提供了新的解决方案。

在应用前景方面，MSE-DCGAN模型具备较强的泛化能力和适应性，能够在不同的环境噪声条件下实现稳定和准确的检测。此外，该模型的轻量化设计使其更适合部署在资源受限的边缘设备上，从而提高了实时检测的效率。随着边缘计算和深度学习技术的不断发展，MSE-DCGAN模型有望在未来的燃气管道安全监测中发挥更大的作用，为相关领域的研究和应用提供新的思路和方法。

综上所述，本文提出的MSE-DCGAN模型在燃气管道泄漏检测中具有重要的应用价值。通过结合多种先进技术，该模型不仅解决了现有方法在实时性、准确性和泛化能力方面的不足，还为边缘设备的部署提供了可行的解决方案。未来，随着技术的不断进步，MSE-DCGAN模型有望在更多复杂场景中得到应用，为燃气管道安全监测提供更加可靠和高效的检测手段。