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公开(公告)号：CN114779324B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210238632.6
申请日：2022-03-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01V1/28 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法及应用，包括对瑞雷波进行地震数据采集、采集的地震数据叠加形成频散曲线能量图、在能量谱中提取频散曲线、反演频散曲线以获取地下各层的剪切波速。基于本发明的技术方案进行的地球物理反演，其数据集具备足量性、多样性，网络结构更具普遍性、泛化性，反演精度在浅层包括地层分界处都较为精确，且可以反演出比传统反演方法更深的地层情况。通过采用本方法对频散曲线进行反演的瑞雷面波勘探技术，在便捷性、勘探深度和精确度方面都更加优良。
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公开(公告)号：CN115393335A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211061959.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种新型重力位场向下延拓方法，包括以下步骤：S1：建立D‑Unet网络；S2：采用高平面位场数据一和低平面位场数据一对所述D‑Unet网络进行训练，获得训练好的D‑Unet网络；所述低平面位场数据一为所述高平面位场数据一采用频率域向下延拓后的结果；S3：获取待向下延拓的高平面位场数据二，并采用频率域向下延拓获得所述高平面位场数据二向下延拓后的低平面位场数据二；S4：将所述高平面位场数据二和所述低平面位场数据二制作成标签，共同输入至所述训练好的D‑Unet网络，获得所述高平面位场数据二的最终向下延拓结果。本发明具有更好的有效性、精确性和鲁棒性，能够更快速、准确地获得重力位场向下延拓结果，为地质体的特征分析研究提供技术支持。
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公开(公告)号：CN117031364B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311306323.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R33/00 , G01R33/02 , G06F18/2135 , G06F18/23 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种多旋翼无人机动态误差补偿及降噪方法，将平台磁场与无人机航磁系统的制作工艺误差结合起来使用16个综合误差补偿系数进行误差补偿。并且利用主成分分析PCA）对实际的磁场数据进行处理。由于16个综合误差补偿系数组成的矩阵C较难出现病态矩阵，所以可以使用最小二乘法对矩阵C进行求解。本发明的有益效果是使用16个综合误差补偿系数进行补偿，能够有效提升误差补偿的精度；使用了三轴分量与磁场总量，对于采集到的磁场数据有较高的利用率；使用主成分分析对实测数据(56)对比文件Zhongkun Qiao 等.Research onaeromagnetic three-component errorcompensation technology for multi-rotorUAV《.Journal of Applied Geophysics》.2021,(第193期),2-9.Hongfeng Pang 等.IntegratedCompensation of Magnetometer ArrayMagnetic Distortion Field and Improvementof Magnetic Object Localization《.IEEETransactions on Geoscience and RemoteSensing》.2014,第52卷(第9期),5670 - 5676.
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公开(公告)号：CN115718288A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211493260.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S7/41 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种隧道衬砌中钢筋的去噪方法，包括步骤S1、针对隧道衬砌结构设计符合实际意义的隧道衬砌中钢筋网覆盖下的病害模型，通过时域有限差分正演(FDTD)得到正演模拟图，同时设计出与病害相对应的真实模型图；步骤S2、将正演模拟图作为输入和真实模型图作为输出放在GPR‑invNet网络结构中进行训练及参数迭代，获得最优的GPR‑invNet网络结构；步骤S3、根据训练后最优的GPR‑invNet网络结构输出去噪预测结果图。本发明具有处理时间快、操作简单、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN114779324A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210238632.6
申请日：2022-03-11
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的瑞雷波频散曲线反演方法及应用，包括对瑞雷波进行地震数据采集、采集的地震数据叠加形成频散曲线能量图、在能量谱中提取频散曲线、反演频散曲线以获取地下各层的剪切波速。基于本发明的技术方案进行的地球物理反演，其数据集具备足量性、多样性，网络结构更具普遍性、泛化性，反演精度在浅层包括地层分界处都较为精确，且可以反演出比传统反演方法更深的地层情况。通过采用本方法对频散曲线进行反演的瑞雷面波勘探技术，在便捷性、勘探深度和精确度方面都更加优良。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115310482B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210919790.8
申请日：2022-07-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法，改变桥梁结构的介电常数和电导率，通过正演获取其响应特征；收集已有桥梁钢筋探地雷达响应典型图谱，系统梳理响应特征，构建样本数据集；通过时域有限差分法正演计算，获得样本数据对的数据集；基于全卷积神经网络的M‑Net架构为骨干网络设计桥梁钢筋的雷达智能识别网络，对雷达智能识别网络进行训练与优化；对物理模型实测探地雷达数据进行反演，验证钢筋位置、介电常数和直径与真实情况是否相符。本发明至少具备有以下有益效果：将多尺度输入集成到编码模块中，避免参数的大幅度增长；增加编码模块路径的网络宽度；增加了BIG‑inv net网络的泛化性；可以提取多尺度信息，提高探地雷达桥梁钢筋识别效果。
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公开(公告)号：CN115423004A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211004962.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种低纬度磁异常的化极方法，包括以下步骤：S1：构建样本数据集的模型空间，所述模型空间由地下半空间和多个长方体单元组成，且多个所述长方体单元以组合的形式设置在所述地下半空间的非边缘区域；S2：进行遍历取样及数据扩增，获得样本数据等效磁异常体；S3：采用频率域压制方法获取稳定初始模型；S4：将所述稳定初始模型与任意磁化方向磁异常共同作为FCN网络结构的输入，垂直磁化方向磁异常作为标签，训练FCN化极网络结构；S5：将实测数据与所述稳定初始模型共同作为训练好的FCN化极网络结构的输入，获得化极预测结果。本发明能够获得更精确的化极结果，对地质解释提供技术支持。
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公开(公告)号：CN113486503B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110702595.5
申请日：2021-06-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及重力勘探技术领域，特别涉及重力及梯度异常正演方法，本申请采用的技术方案是一种重力及梯度异常正演方法，包括以下步骤：建立模型空间，选取子空间，计算子空间重力异常体的格架函数并储存该格架函数；对部分模型空间中的异常体剩余密度赋值；确定观测点与该长方体的相对位置关系；根据相对位置关系并利用平移等效性同时调用格架函数，代数求和获得该长方体单元对观测点的剩余密度异常体；计算整个模型空间对该观测点的重力异常体；对部分模型空间中的异常体剩余密度赋值时，确定后计算子空间；计算子空间只限于子空间内的网格点在观测点产生的异常体值。本重力及梯度异常正演方法可有效提升了重力正演的速度。
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公开(公告)号：CN115456028A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211149653.7
申请日：2022-09-21
Applicant: 四川省华地建设工程有限责任公司 , 西南交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多模块滤波器集成的震动事件初至的自动识别算法，主要步骤：首先将连续记录原始信号进行预处理，然后进行切割，针对切割信号逐段进行振动能量有效频率分布判别；然后依次进行嵌入抗混叠低通滤波器、信号降采样、嵌入自适应去趋势项滤波器、嵌入中值滤波、嵌入无边缘延迟滤波等操作，再基于无边缘延迟滤波计算信号包络能量，最后嵌入鉴别滤波器，并将信号进行归一化，进而得到最终的识别特征函数。本发明建立了一套由多重滤波器集成的自动拾取算法，在降噪的同时，构建特征函数，一方面仅需要最基本的信号参数，另一方面有效降低了噪音干扰，提取灾害事件初至时刻，提高了自动拾取灾害事件发生的准确率。
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公开(公告)号：CN115310482A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210919790.8
申请日：2022-07-31
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法，改变桥梁结构的介电常数和电导率，通过正演获取其响应特征；收集已有桥梁钢筋探地雷达响应典型图谱，系统梳理响应特征，构建样本数据集；通过时域有限差分法正演计算，获得样本数据对的数据集；基于全卷积神经网络的M‑Net架构为骨干网络设计桥梁钢筋的雷达智能识别网络，对雷达智能识别网络进行训练与优化；对物理模型实测探地雷达数据进行反演，验证钢筋位置、介电常数和直径与真实情况是否相符。本发明至少具备有以下有益效果：将多尺度输入集成到编码模块中，避免参数的大幅度增长；增加编码模块路径的网络宽度；增加了BIG‑inv net网络的泛化性；可以提取多尺度信息，提高探地雷达桥梁钢筋识别效果。
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