非法开挖识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质

本申请提供了一种非法开挖识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取合法场景和非法场景下各工程阶段的开挖数据作为初始数据，对初始数据进行预处理，得到预处理后数据，其中，开挖数据的属性类型包括基础特征和振动信号；基于预处理后的振动信号计算得到信号特征；将预处理后的基础特征和信号特征作为训练集，为每个工程阶段构建对应的初始随机森林，使用测试集修正初始随机森林，得到各工程阶段对应的最终随机森林，将各个最终随机森林集成为非法开挖识别模型。本申请通过有监督训练，构建包含多组随机森林的非法开挖识别模型，使用机器学习算法有效降低了硬件设备布设方法的造价成本。