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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于深度学习的轻量化地震监测方法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：CN119882040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411905191.6，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于深度学习的轻量化地震监测方法是由张利欣;李子昂;刘红敏;戴志军设计研发完成，并于2024-12-23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轻量化地震监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的轻量化地震监测方法，属于地球科学与深度学习技术领域，其包括：获取用于地震监测任务的数据集；构建地震监测模型；其中，所述地震监测模型包括：多尺度特征提取模块、特征编码器以及预测层；所述多尺度特征提取模块用于提取地震波数据的多维特征；所述特征编码器用于对所述多尺度特征提取模块提取的多维特征进行建模；所述预测层用于基于所述特征编码器输出的特征数据，输出地震监测任务结果；利用所述数据集对构建的地震监测模型进行训练；利用训练好的地震监测模型实现地震监测任务。本发明在实现了模型轻量化的情况下，有效解决了现有模型方法精度低、速度慢的问题。

本发明授权一种基于深度学习的轻量化地震监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的轻量化地震监测方法，其特征在于，包括： 获取用于地震监测任务的数据集；其中，数据集中的样本数据为地震波数据； 构建地震监测模型；其中，所述地震监测模型包括：多尺度特征提取模块、特征编码器以及预测层；所述多尺度特征提取模块用于提取地震波数据的多维特征；所述特征编码器用于对所述多尺度特征提取模块提取的多维特征进行建模；所述预测层用于基于所述特征编码器输出的特征数据，输出地震监测任务结果； 利用所述数据集对构建的地震监测模型进行训练； 利用训练好的地震监测模型实现地震监测任务； 所述多尺度特征提取模块通过结合基础卷积与样条卷积，采用两种不同的卷积层对地震波数据进行特征提取，提取地震波数据的多维特征； 所述多尺度特征提取模块包括：线性归一化层、样条卷积层、基础卷积层、融合层以及线性投影层； 所述多尺度特征提取模块的输入为地震波数据；输入所述多尺度特征提取模块的地震波数据分别被输入线性归一化层和基础卷积层；线性归一化层的输出经过预设的样条函数处理后，输入样条卷积层，样条卷积层的输出被输入至融合层；基础卷积层的输出经过预设的激活函数处理后，输入融合层；融合层的输出被输入至线性投影层，线性投影层的输出被输入至所述特征编码器； 所述特征编码器包括：线性投影层、自适应卷积核层、Mamba层以及加和与归一化层；其中，线性投影层、自适应卷积核层、Mamba层以及加和与归一化层依次连接；所述自适应卷积核层包括多个不同大小卷积核的深度可分离卷积； 所述地震监测任务包括地震事件检测任务、震相拾取任务以及地震震级估计任务；在地震事件检测任务与震相拾取任务中，所述预测层依次通过一维卷积、激活函数和上采样，恢复特征图尺寸，以匹配输入地震波形的尺度，最终输出与样本尺度相同的概率分布；在地震震级估计任务中，所述预测层依次通过全局池化、扁平化和线性回归，将高维特征简化为标量输出，输出震级估计结果。

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