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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于注意力机制的地震图像解释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：CN115331047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210857112.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于注意力机制的地震图像解释方法是由李泽瑞;康宇;吕文君设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的地震图像解释方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地震图像解释领域，公开了一种基于注意力机制的地震图像解释方法，通过调整局部的地震属性及空间信息的注意力，加强对分割有用的像素及属性，抑制无用的像素或属性，可加快训练过程，提升解释性能。

本发明授权基于注意力机制的地震图像解释方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的地震图像解释方法，包括以下步骤：步骤一：收集地震图像的数据集及对应的解释结果，记第i幅地震图像为Xi,其中i＝1,2,…,Ur，Ur表示数据集中地震图像的数量，Mr,Nr,分别为地震图像的长、宽和地震属性数量；将地震图像统一分割成长和宽均为wu的分割图像，组成训练样本，其中分割图像的地震属性数量仍为分割图像的数量记为Uu；步骤二：设定解释网络F的结构以及目标函数，目标函数为： 其中，np为分割图像的像素数量；C为类别数量；表示是否分类正确，如果分割图像第i个像素的真实类别为c,c＝1,2,…,C，则否则表示将分割图像第i个像素分为类别c的概率；步骤三：将训练样本中的分割图像输入到解释网络F中，并采用梯度下降方法进行训练直到目标函数收敛，得到网络参数，同时获得训练完毕的解释网络G；步骤四：将待解释的地震图像X分割为长和宽均为wu的分割图像后，输入至训练完毕的解释网络G，得到解释结果，将所有分割图像的解释结果组合即可得到待解释的地震图像X的解释结果；步骤二中的解释网络F包括F1模块、F2模块和F3模块；F1模块以分割图像作为输入，并根据局部属性注意力机制得到增强特征图h1；F2模块以增强特征图h1作为输入，并根据空间注意力机制进一步进行特征增强，得到增强特征图h2；F3模块为基于图像分割网络的分类器，F3模块以增强特征图h2作为输入，通过特征学习得到最终的解释结果

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。