一种基于次声波的泥石流识别方法及装置与流程

技术特征：
1.一种基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别区域的次声波数据；基于所述次声波数据构建次声时频图；将所述次声时频图输入至预设卷积神经网络中得到识别结果。2.如权利要求1所述的基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络具体包括1个输入层、2个卷积层、3个池化层、1个瓶颈层、1个全连接层和1个输出层。3.如权利要求2所述的基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络中的激活函数为线性整流函数。4.如权利要求1所述的基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，在获取到所述次声波数据之后，还包括对所述次声波数据进行预处理，并基于预处理后的次声波数据构建次声时频图。5.如权利要求4所述的基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，所述预处理具体包括低通滤波和小波软阈值去噪。6.如权利要求1所述的基于次声波的泥石流识别方法，其特征在于，所述基于所述次声波数据构建次声时频图具体为通过连续小波变换法构建所述次声时频图。7.一种基于次声波的泥石流识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待识别区域的次声波数据；构建模块，用于基于所述次声波数据构建次声时频图；识别模块，用于将所述次声时频图输入至预设卷积神经网络中得到识别结果。8.如权利要求7所述的基于次声波的泥石流识别装置，其特征在于，所述识别模块中的预设卷积神经网络具体包括1个输入层、2个卷积层、3个池化层、1个瓶颈层、1个全连接层和1个输出层。9.如权利要求7所述的基于次声波的泥石流识别装置，其特征在于，所述获取模块还用于对所述次声波数据进行预处理。10.如权利要求9所述的基于次声波的泥石流识别装置，其特征在于，所述获取模块执行的预处理具体包括低通滤波和小波软阈值去噪。

技术总结
本发明公开了一种基于次声波的泥石流识别方法及装置，该方法包括：先获取待识别区域的次声波数据；然后基于所述次声波数据构建次声时频图；最后将所述次声时频图输入至预设卷积神经网络中得到识别结果，其中，在获取到所述次声波数据之后，还包括对所述次声波数据进行预处理，并基于预处理后的次声波数据构建次声时频图，本方案识别率高，且降低了使用成本，提升了用户体验。提升了用户体验。提升了用户体验。


技术研发人员：冷小鹏 欧鸥 冯梁玉 姚亮 林祥
受保护的技术使用者：成理智源科技（成都）有限公司
技术研发日：2022.12.01
技术公布日：2022/12/30