基于深度学习的面波频散曲线自动拾取方法研究  

作　　者：韩超(文/图) 张紫薇(文/图) 

机构地区：[1]成都市城市安全与应急管理研究院

出　　处：《能源新观察》2024年第8期55-57,共3页

摘　　要：面波频散曲线拾取是获取浅地表横波速度结构的关键步骤,但传统方法主要依靠人工操作,效率低下且易受主观因素影响。本文提出了一种基于深度学习的面波频散曲线自动拾取方法,利用DisperNet网络结构对面波速度谱进行语义分割和实例分割,从而快速准确地提取频散曲线,实现了在石油勘探数据中的成功应用。

关 键 词：网络结构 频散曲线 自动拾取 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]