管道是陆上油气运输最经济高效的方式，但泄漏事故频发对管道的安全稳定运行构成了严峻威胁。根据泄漏信息获取和处理方式的差异，梳理了基于硬件和软件两类监测技术的研究进展：在硬件层面，对比分析了人工巡检、分布式光纤、红外热像、漏磁检测、探地雷达及声发射传感器等方法的原理与应用效果，指出分布式光纤法在微小泄漏定位中的优势，但存在高成本和维护难题；在软件层面，从信号处理、机理模型和机器学习三大方向展开论述，揭示数据融合与智能算法的突破性进展。研究发现：传统方法受限于线性假设误差，而深度学习模型在复杂工况下泄漏识别准确率可达 92.5%。最后，提出未来技术发展应聚焦于多类别技术融合、智能算法体系的深化应用以及自主智能监测系统的开发。