一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置

本申请公开了一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置，涉及地球物理学及地下结构勘探技术领域，该方法包括获取台站对数据；对台站对数据进行互相关处理，得到若干个互相关数据；对各互相关数据进行数据处理，得到处理后的互相关数据；根据处理后的互相关数据，采用τ‑p变换技术，得到频散能量图；基于深度学习模型对频散能量图进行图像识别，得到频散曲线；频散曲线用于展示频散特性随周期变化速度的变化规律；深度学习模型采用的是encoder‑decoder架构；深度学习模型中将步长为二的卷积代替池化层，采用转置卷积进行上采样。基于本申请的方法能够高效且准确地提取频散曲线。