一种改进的基于残差网络的异常初至检测方法
吴娜1
许银坡2
1.北方工业大学 北京1001442.中国石油东方地球物理公司 河北涿州072750
摘要：针对地震资料处理过程中产生的异常初至,为了寻找一种自动检测方法以节约人工成本,结合一系列数据处理,利用改进的残差网络,提出一种基于图像多标签分类思路的自动异常初至检测方法.通过自建地震图像数据集FB779,在该数据集上进行训练和测试.最终测试结果表明,所提方法在检测精确率和召回率上分别提升至87.27％和84.17％,同时,定性测试结果表明,噪声干扰下的异常初至被有效检测.因此,改进后的异常初至检测方法在效果与自动化方面具备一定可靠性.
关键词：异常初至检测残差网络
资助基金：北京市教育委员会科研计划项目(KM202110009001)河北省省级科技计划(203777116D)
论文发表日期：2021-07-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )