基于CNN-Transformer的管道缺陷三维重构方法

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摘  要：文章对基于漏磁信号的长输油气管道缺陷重构方法进行了研究。由于反向求解具有不适定性，而深度学习模型具有强大的非线性映射能力以及特征提取能力，因此搭建CNN-Transformer混合架构模型作为量化模型来预测缺陷尺寸；并对仿真漏磁信号的修正方法进行研究，以减小仿真数据与实验数据之间误差。（剩余11122字）

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