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龙图腾网恭喜长安大学申请的专利一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115184998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210769450.1，技术领域涉及：G01V1/34；该发明授权一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法是由代瑞涛;邵广周设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进U‑net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法，包括构建频散曲线训练集；构建频散曲线测试集；将频散曲线测试集和频散曲线训练集中的图像数据进行裁剪，并将频散曲线训练集中的理论频散曲线进行二值化处理；对频散曲线训练集中的图像数据进行几何变换，得到扩充后的频散曲线训练集；构建改进U‑net神经网络模型，利用扩充后的频散曲线训练集进行模型训练；利用训练后的改进U‑net神经网络模型对频散曲线测试集提取多阶瑞利波频散曲线。本发明充分利用了深度学习的图像分割能力，能够对野外面波数据的频散能量图快速、准确地分类，提高了提取瑞利波频散曲线的效率，进一步提升面波勘探的效率。

本发明授权一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U-net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用面波波场数值模拟与面波频散能量成像得到理论模型的频散能量图，划分为训练数据和测试数据；并计算理论模型的理论频散曲线，结合划分的训练数据构建频散曲线训练集；S2、采集野外地震面波数据，并进行频散能量成像得到频散能量图，结合划分的测试数据构建频散曲线测试集；S3、将频散曲线测试集和频散曲线训练集中的图像数据进行裁剪，并将频散曲线训练集中的理论频散曲线进行二值化处理；S4、对频散曲线训练集中的图像数据进行几何变换，得到扩充后的频散曲线训练集；S5、构建改进U-net神经网络模型，利用扩充后的频散曲线训练集进行模型训练；所述改进U-net神经网络模型具体包括U-net神经网络、设置在所述U-net神经网络的编码器的后第一数量的编码层末尾的卷积层、以及设置在所述U-net神经网络的解码器末尾的挑选层和坐标转换层；S6、利用训练后的改进U-net神经网络模型对频散曲线测试集提取多阶瑞利波频散曲线。

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