本发明涉及地震监测，尤其涉及基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法及设备。
背景技术：
1、地震活动的实时监测对于预防地震灾害、减少人员伤亡和财产损失至关重要。传统地震监测技术主要基于地震波的检测与分析。然而，这些方法存在明显的局限性：首先，地震波在地壳中传播时易受到多种因素的影响，如地质结构复杂性和环境噪声，这会导致地震波信号的衰减和干扰，从而影响监测的准确性和及时性。其次，传统方法通常无法有效融合来自不同来源和类型的数据，例如地质、气象和人为活动数据，这限制了预测模型的全面性和预警的早期识别能力。
2、近年来，随着大数据技术和人工智能的发展，基于多模态数据融合的地震活动实时监测方法开始得到研究和应用。这些方法通过整合地震学、气象学以及人工智能等多个领域的数据，提高了监测系统的响应速度和准确性。然而，现有的多模态数据融合方法仍面临一些技术挑战，如何高效地处理和整合大规模异构数据、如何设计能够自适应各种环境变化的智能算法等问题。
技术实现思路
1、本发明提供基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法及设备，用以解决现有技术中多模态数据融合方法的缺陷，提高地震活动的监测精度和实时性。
2、本发明提供一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，包括以下步骤：
3、采集数据，包括分别采集多个时刻的地震波信号、多个时刻的地质结构信息和多个时刻的地表形变信息；
4、对采集的数据进行预处理；
5、对预处理后的数据进行特征提取；
6、进行数据融合；
7、对地震活动进行监测；
8、输出监测结果。
9、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述采集数据包括：通过地震波检测器实时采集多个时刻的地震波信号；通过地质雷达实时采集多个时刻的地质结构信息；通过卫星遥感实时采集多个时刻的地表形变信息。
10、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述对采集的数据进行预处理包括：将多个时刻的地震波信号通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地震波信号；将多个时刻的地质结构信息通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地质结构信息；将多个时刻的地表形变信息通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地表形变信息。
11、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述对预处理后的数据进行特征提取包括：将多个时刻的预处理后地震波信号、多个时刻的预处理后地质结构信息、多个时刻的预处理后地表形变信息分别利用深度学习算法进行特征提取，依次得到地震波特征、地质结构特征和地形变化特征。
12、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述进行数据融合包括：在特征级，通过自适应权重调整算法确定不同模态特征的权重；在决策级，使用集成学习方法，由多个分类器输出；模型级融合则通过设计一个多输入神经网络架构来实现，该架构同时接收来自地震波信号、地质结构信息和地表形变信息的特征，并通过内部连接学习不同模态之间的复杂关系。
13、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述对地震活动进行监测包括：基于数据融合后的特征向量，采用分类算法或回归算法对地震活动进行实时监测，从而得到地震发生的时间、地震发生的地点、地震发生的震级信息的预测和判断。
14、根据本发明提供的一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，所述输出监测结果包括：将监测结果以图形化或文本化的形式输出。
15、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
16、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
17、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
18、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过深度学习技术对多种传感器采集的多模态数据进行综合分析，实现了对地震活动特征的全面捕捉，显著提升了监测精度。与传统的地震波振幅预测方法相比，本发明能够实时地监测地震的发生，及时提供地震发生的时间、地点和震级等关键信息，为地震预警和应急响应提供了准确且及时的数据支持。本发明的数据处理技术不仅适应了不同传感器和数据格式的需求，还具备了高度的灵活性和可扩展性，能够应对多变的应用场景。此外，本发明的深度学习模型经过特别优化，具有更强的泛化能力，能够适应不同地区的地震监测需求，同时在多模态数据融合过程中有效识别和过滤噪声，增强了监测系统的抗干扰能力。在用户体验方面，本发明提供了直观的可视化监测结果展示，使得监测数据易于理解和分析，从而提高了用户的数据解读效率和使用体验。通过优化计算效率，本发明在确保监测精度和实时性的同时，也降低了对计算资源的需求，使得监测系统更加高效和实用。
1.一种基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述采集数据包括：通过地震波检测器实时采集多个时刻的地震波信号；通过地质雷达实时采集多个时刻的地质结构信息；通过卫星遥感实时采集多个时刻的地表形变信息。
3.根据权利要求1所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述对采集的数据进行预处理包括：将多个时刻的地震波信号通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地震波信号；将多个时刻的地质结构信息通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地质结构信息；将多个时刻的地表形变信息通过数据清洗、去噪、标准化处理，得到多个时刻的预处理后地表形变信息。
4.根据权利要求3所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述对预处理后的数据进行特征提取包括：将多个时刻的预处理后地震波信号、多个时刻的预处理后地质结构信息、多个时刻的预处理后地表形变信息分别利用深度学习算法进行特征提取，依次得到地震波特征、地质结构特征和地形变化特征。
5.根据权利要求3所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述进行数据融合包括：在特征级，通过自适应权重调整算法确定不同模态特征的权重；在决策级，使用集成学习方法，由多个分类器输出；模型级融合则通过设计一个多输入神经网络架构来实现，该架构同时接收来自地震波信号、地质结构信息和地表形变信息的特征，并通过内部连接学习不同模态之间的复杂关系。
6.根据权利要求5所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述对地震活动进行监测包括：基于数据融合后的特征向量，采用分类算法或回归算法对地震活动进行实时监测，从而得到地震发生的时间、地震发生的地点、地震发生的震级信息的预测和判断。
7.根据权利要求6所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法，其特征在于，所述输出监测结果包括：将监测结果以图形化或文本化的形式输出。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于深度学习多模态融合的地震活动实时监测方法。
