项目名称：深时空海量大可变尺度模拟地学数据动态知识发现研究
- 桂林电子科技大学 参与单位：中国地质调查局发展研究中心
- 广西自治区桂林市七星区金鸡路1号桂林电子科技大学
- 541004
- 王茂发
- 15201010822
- https://www.guet.edu.cn/
| 姓名 |
王茂发 |
电话 |
2291330 |
电子邮件 |
wangmaofa2008@guet.edu.cn |
| 区号 |
0773 |
邮编 |
541004 |
通信地址 |
广西自治区桂林市七星区金鸡路1号桂林电子科技大学 |
李景朝 王 斌 高光大 郑 啸 王子民 刘振丙 万 泉 颜丙辰 胡冠宇
| 专利类型 |
|
专利状态 |
|
| 申请号 |
授权日期 |
授权专利号 |
| CN112215226B |
2022-06-07 |
ZL202011184567.0 |
| CN112184697B |
2022-10-04 |
ZL202011103209.2 |
| CN 111400524B |
2023-05-26 |
ZL 2020 10145454.3 |
本项目主要基于深度元学习技术，实现对海量地质、地震图像矢量化（包括文本、图例、走线），并基于深时空海量地学矢量化成果数据开展多尺度地学知识动态发现。从而解决我国近80年的地质调查、地震监测形成的模拟地学数据无法快速读取、无法大范围及智能化应用的战略问题。相关成果在国家地震局和国家地质调查局一定范围内得以示范应用。具体介绍分为以下两部分：
（1）模拟测震波形记录是指由现代意义上的测震仪在纸介上按照等时间隔记录的地震震相序列。强鲁棒精准矢量化模拟测震波形记录有助于真实、长久、有效地保存已有的模拟测震数据；有利于充分开展地球物理背景场分析、挖掘地震前兆信息，为预报、预测地震研究提供可靠的地震基础数据。课题拟结合最新的深度元学习技术，开展模拟测震波形记录强鲁棒矢量化算法研究，主要内容有：设计适用于可变尺度模拟测震波形记录的图像分割算法；设计适用于多类型时间标点目标检测的深度学习算法，完成对波形采样时间的快速赋值；设计采用了多种优化机制的深度元学习模型，实现多机型、多波型、多尺寸、多畸变、单一类型小样本的模拟测震波形精准提取；提出一套模拟测震波形强鲁棒数字化系统。最终以SEED标准格式发布矢量化结果，打通模拟和数字地震波形记录使用上的鸿沟，为震源机制解、地震目录校正及地震预报、预测等地球物理科学研究提供可靠、完整的基础数据。
（2）项目围绕历史地质影像动态地学知识智能发现问题，基于深度元学习等人工智能技术，开展大可变尺度栅格地质影像图例和文字矢量化，深时空地学知识的动态演绎、认知推理和自生长理论，和地学知识要素深时空关联关系深度挖掘研究。最终基于自主可控AI技术形成了一套深时空海量大可变尺度栅格地质影像动态知识发现智能引擎系统。 （已授权的发明专利名称：1）一种基于改进EAST算法的栅格地质文本检测方法，授权号：ZL202011184567.0；2）一种基于AI的可变尺度地质图文本矢量化方法及系统，授权号：ZL 2020 1 0145454.3）
发明的主要创新有：
（1）拟采用金字塔实景场解析深度网络（Pyramid Scene Parsing Network）设计适应可变尺度模拟测震波形记录的图像分割算法；拟采用Faster R-CNN 深度学习算法完时间标记点的自动定位和检出，并构建时间坐标系推演模型，完成对测震波形坐标采样序列的时间智能赋值。
（2）为适应模拟测震图纸存在的多机型、多尺度、多波型、小样本特点，拟将改进的EAST深度算法作为算子嵌入到模型无关的元学习（MAML）架构中，搭建全新的有震波形窗口（区域）检出和定位元学习模型，使其在大批量、多类型的测震图纸上泛化深度算子的学习能力，然后在小样本、具体类型的测震图纸上提高深度算子的检出精度。
（3）为在有震波曲线上精准采样，拟采用NNI元学习框架，整体嵌套边缘检测算法（Holistically-Nested Edge Detection，HED）作为元学习的深度算子，包括改进的灰狼算法在内的多种优化算法作为元学习优化器（优化算子的超参数），继而搭建出全新的有震波形双边缘检测深度元学习模型，使其适应多类型、多尺寸、小样本的有震波形边缘检测，得到较为准确、连续的波形曲线边界采样，实现模拟测震波形的强鲁棒矢量化，并将矢量化结果按照国际地震数据交换统一交换（SEED）录入汇编。继而打通模拟与数字地震波形记录使用上的鸿沟，为校正历史震源机制解和地震目录，开展地球物理场分析，研究和预测、预报地震预提供更为精准、详实的基础数据。
（4）提出一套高泛化能力栅格影像矢量化元学习框架，现大可变尺度栅格地质影像文字和图例的快速、精准、高泛化矢量化。
（5）研发一套深时空地学知识动态演绎、认知推理和自生长过程的三维可视化模型，实时动态展现地学知识的存证、累积、生长和演绎过程。
（6）基于自主或开源可控AI技术平台，设计出一套算力可伸缩的栅格地质影像地学知识动态发现智能引擎系统。
（1）我国保有的历史栅格地质、地震影像以数千万档计，这些数据中蕴藏着重要的地学时空知识，对我国的地震监测、地质调查、矿产开发、甚至国计民生安全都有着重要的战略意义。但现阶段整体上开发非常浅显，宝贵的资源处于半休眠状态。通过项目的实施，可以从中提取出重要的动态地学时空知识，形成基于历史地质数据的地学知识动态发现智能平台。
（2）项目实施后有望迅速取得这方面的核心技术，继而获得国家部委的支持，形成一个千万档级的历史栅格数据智能处理、深度挖掘商业市场。进而全面提升企业和广西的人工智能研发和服务水平。
