摘要
本发明涉及露天矿采空区地球物理探测技术领域,公开了一种露天矿采空区高密度地震与电法联合探测及识别方法,包括以下步骤:获取露天矿目标区高密度地震与电法观测数据;对获取的数据预处理;对预处理数据深度提取特征,用跨模态注意力融合地震与电法特征,得融合特征;基于融合特征,用含数据拟合、物理方程及结构耦合约束的损失函数引导深度学习联合反演,得地下三维速度与电阻率模型;基于反演模型,用智能识别网络识别与参数化表征采空区,得其识别结果与参数化信息。本发明通过智能融合与精细反演,显著提升采空区探测精度、自动化及参数化表征能力。
技术关键词
露天矿采空区
高密度电法观测
地震
识别方法
融合特征
数据采集作业
深度特征提取
跨模态
地球物理探测技术
注意力机制
深度神经网络
参数
矩阵
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姿态识别方法
彩色图像
融合特征
物体
多层感知机
回看方法
融合特征
多模态特征
识别特征
音频特征
反光膜
缺陷识别方法
缺陷检测系统
台式主机
图像采集模块
宽度学习系统
集成学习模型
钓鱼页面识别方法
重构误差
DBSCAN密度聚类
语音情感识别方法
SSA算法
训练集数据
参数
注意力机制