[发明专利]微震事件识别方法和装置有效
| 申请号： | 201710955082.9 | 申请日： | 2017-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN107784276B | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 毕林;谢伟 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 王灿 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种微震事件识别方法和装置，所述方法包括：S1，基于待识别事件各通道的波形图像，利用预设卷积神经网络模型提取所述待识别事件各通道的波形特征；S2，组合所述待识别事件所有通道的波形特征得到所述待识别事件的组合波形特征；S3，基于所述待识别事件的组合波形特征，利用预设支持向量机模型对所述待识别事件进行分类。通过预设卷积神经网络提取待识别事件各通道的波形特征，再将各通道的波形特征组合为一个整体即组合波形特征，输入预设支持向量机模型实现对待识别事件的分类，最终实现对事件中微震事件的识别。实现了微震事件的自动识别，不依赖操作人员的知识水平和经验，准确度高，不受应用场景的影响，泛化能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 事件 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种微震事件识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1，基于待识别事件各通道的波形图像，利用预设卷积神经网络模型提取所述待识别事件各通道的波形特征；S2，组合所述待识别事件所有通道的波形特征得到所述待识别事件的组合波形特征；S3，基于所述待识别事件的组合波形特征，利用预设支持向量机模型对所述待识别事件进行分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南大学，未经中南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710955082.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
