(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211525488.0 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 成都理工大 学 地址 610059 四川省成 都市二仙桥 东三路1 号 申请人 成理智源科技 （成 都） 有限公司 (72)发明人 冷小鹏　欧鸥　冯梁玉　姚亮　 林祥　 (74)专利代理 机构 四川域策汇智知识产权代理 有限公司 513 51 专利代理师 幸伟山 (51)Int.Cl. G06V 10/82(2022.01) G06V 10/766(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G01V 1/00(2006.01) G08B 21/10(2006.01) G08C 23/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于次声波的泥石流识别方法及装置 (57)摘要 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。 权利要求书1页 说明书6页 附图4页 CN 115546613 A 2022.12.30 CN 115546613 A 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。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115546613 A 2一种基于次声波的泥石流识别方 法及装置 技术领域 [0001]本发明属于泥石流识别技术领域， 具体涉及一种基于次声波的泥石流识别方法及 装置。 背景技术 [0002]我国山区面积占国土面积的2/3以上， 各类地质活动活跃， 山区地势陡峻， 在一定 的降雨条件 下易发生泥石流， 据统计， 我国主要有8万余条泥石流沟， 较为严重的有8500处， 泥石流的频繁活动对人民生产生活和生命安全造成了极大地影响。 准确、 有效的泥石流监 测和预警对防灾减灾至关重要。 [0003]目前， 国内外识别泥石流主要有以下几种途径： 基于地面调查方法、 基于遥感和 GIS技术方法和基于一 维特征值方法。 在基于地面调查的方法中， 通过早期泥石流形成的堆 积扇、 漫滩堆积等 痕迹进行识别， 该方法识别准确率较高， 但需要投入较大成本的时间和人 力， 且受地形限制性强。 在基于遥感和GIS技术方法中， 通过构建相关目视解译标志进行泥 石流的有效识别， 该方法运用范围广， 但准确 率相对较低。 在基于一维特征值方法中， 从早 期泥石流的地貌、 流域面积、 高差比值等出发， 用过统计学理论构建判别模型进行识别， 该 方法有利于在大 范围内开展 泥石流识别， 但该 方法存在一定误判率。 [0004]因此， 如何在保证泥石流识别准确率的同时， 降低识别成本， 是本领域技术人员有 待解决的技 术问题。 发明内容 [0005]本本发明的目的是为了解决现有技术在保证识别泥石流准确度的同时成本较高 的技术问题。 [0006]为实现上述技术目的， 一方面， 本发明提供了一种基于次声波的泥石流识别方法， 该方法包括： 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。 [0007]进一步地， 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。 [0008]进一步地， 所述预设卷积神经网络中的激活函数为线性整流 函数。 [0009]进一步地， 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。 [0010]进一步地， 所述预处 理具体包括低通滤波和小 波软阈值去噪。 [0011]进一步地， 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。 [0012]另一方面， 本发明还提供了一种基于次声 波的泥石流识别装置， 所述装置包括：说　明　书 1/6 页 3 CN 115546613 A 3