矿浆输送管道由于上下起伏大、高程差变化大的特点,以及柱塞泵的工作特性和调泵操作的频繁发生,使得管道内部频繁产生异常信号。这些异常信号的存在严重干扰了管道泄漏信号的准确识别,导致较多误报和漏报的产生。准确地识别出异常信号的类别及其出现的时间区间,可以为减少误报和漏报提供有效的技术支持。但是,目前尚没有一种有效的方法可以准确地识别并定位频繁出现的异常信号。在此背景下,本文开展了基于深度学习的矿浆输送管道异常信号分类与定位方法的研究。针对异常信号分类和定位问题,本文分析了一维信号—灰度图像、一维信号—时频域图像和时域波形—二值图像三种转换方法的特点,提出了将时域波形—二维图像转换方法与目标检测算法相结合的异常信号检测方法。通过将一维信号时域波形转换成二值图像,将异常信号检测问题转化成图像处理问题,在此基础上使用目标检测算法实现对图像中异常信号的分类和定位。为了选择一个最适合课题应用背景的目标检测算法,本文首先通过Label Img软件手动标记图片构建了数据集,然后搭建了实验平台,并测试对比了目标检测领域的诸多经典算法:Faster-RCNN算法、SSD算法、Centernet算法、YOLOv3算法和YOLOv4算法在当前应用场景下的性能,选择了效果最好的YOLOv4算法作为基础算法。针对YOLOv4算法存在的准确度不高、重复报警多的问题,对YOLOv4算法中的先验框聚类算法做了选择优化、提出了一种新的先验框获取方法,并对后处理算法做了改进。与其它方法的对比测试结果表明:本文提出的改进措施取得了更好的效果,有效地减少了重复报警和误报。为了实现基于Qt开发的矿浆输送管道泄漏监控程序对基于Python语言开发的异常信号检测程序的高效调用,论文设计了Qt（c++）程序与异常信号检测程序（Python）之间的算法调用和信息交换方法,并基于Qt框架开发了异常信号检测算法的测试平台,对测试平台（Qt）调用异常信号检测程序（Python）的时间消耗进行了测试。测试结果表明:本文设计的算法调用方法具有较高的实时性,可以满足实际应用需求。本文所研究的矿浆输送管道异常信号检测方法,为矿浆输送管道中频繁出现的异常信号的分类和定位这一复杂工程问题提供了一种新的解决思路,有助于减少误报和漏报的发生。