一种改进的基于残差网络的异常初至检测方法

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.