一种边坡滚石微震信号的自动检测方法

本发明属于边坡微震信号分析及识别技术领域，涉及一种边坡滚石微震信号的自动检测方法，包括使用节点地震仪采集信号，建立数据库；采用连续小波变换获取时频图；搭建引入双注意力机制的卷积神经网络，通过训练减小损失值函数，获取损失值足够小的网络权重参数；将实时检测到的数据使用去噪后的MER‑AIC方法进行异常信号拾取；将拾取信号经连续小波变换后作为卷积神经网络的输入，由训练好模型给出识别结果实现自动检测。本方法可实现针对在岩质边坡中实时采集到的混杂有各类噪声的数据中全自动化地准确拾取异常信号及检测边坡滚石微震信号，实现滚石事件实时检测工作的智能化及自动化，降低对于人工的依赖，提升识别效率。