[发明专利]一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法在审
| 申请号： | 202210769450.1 | 申请日： | 2022-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN115184998A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 代瑞涛;邵广周 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G01V1/34 | 分类号： | G01V1/34;G01V1/32;G01V1/28;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西安正华恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 61271 | 代理人： | 傅晓 |
| 地址： | 710064 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进U‑net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法，包括构建频散曲线训练集；构建频散曲线测试集；将频散曲线测试集和频散曲线训练集中的图像数据进行裁剪，并将频散曲线训练集中的理论频散曲线进行二值化处理；对频散曲线训练集中的图像数据进行几何变换，得到扩充后的频散曲线训练集；构建改进U‑net神经网络模型，利用扩充后的频散曲线训练集进行模型训练；利用训练后的改进U‑net神经网络模型对频散曲线测试集提取多阶瑞利波频散曲线。本发明充分利用了深度学习的图像分割能力，能够对野外面波数据的频散能量图快速、准确地分类，提高了提取瑞利波频散曲线的效率，进一步提升面波勘探的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 net 神经网络 瑞利 散曲 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
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