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龙图腾网获悉中国人民解放军61540部队申请的专利一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120067643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510131483.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置是由黄河;陈骁;吕佳锟;管斌;黎人杰;黄斯燃;黄昱涵;明锋;翟振和;马健;王云鹏;李端;刘宗毅设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法，其特征在于，所述一种基于深度学习的频散曲线自动提取方法包括： 获取台站对数据；所述台站对数据为至少两个地震台站记录到的地震波形数据； 对所述台站对数据进行互相关处理，得到若干个互相关数据； 对各所述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；所述频散能量图用于展示频散特性随周期变化速度的变化规律； 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；所述频散曲线用于展示频散特性随周期变化速度的变化规律；所述深度学习模型采用的是encoder-decoder架构；所述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； 基于深度学习模型对频散能量图进行图像识别，得到频散曲线，具体包括： 基于深度学习模型，对频散能量图进行图像识别，得到深度学习输出的频散概率图； 基于深度学习输出的频散概率图； 将深度学习输出的频散概率图进行曲线形式转换，得到若干条初始频散曲线； 将各所述初始频散曲线中的异常曲线进行剔除，得到频散曲线； 所述深度学习模型包括编码器部分和解码器部分； 所述编码器部分包括若干个编码层，每一编码层后均设置一个通道注意力模块； 所述解码器部分包括若干个解码层，每一解码层后均设置一个通道注意力模块。

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