基于深度学习的地震地球物理监测图像识别与数据异常检测方法

本发明属于地震地球物理监测技术领域，提供了基于深度学习的地震地球物理监测图像识别与数据异常检测方法，包括：S1、获取地震地球物理监测图像数据；S2、利用深度学习模型对所述图像数据进行特征提取；S3、根据提取的特征对图像数据进行识别，以检测数据异常或其他干扰现象；S4、对识别结果进行数据分析；本发明通过引入深度学习模型，该方法实现了对地震地球物理监测图像数据的自动特征提取和高效识别，大大提高了图像识别的准确性和效率；同时，利用预设的异常检测算法，该方法能够准确检测数据中的异常值，及时输出异常警报，为地震预报工作提供了有力的支持，增强了地震监测数据的可靠性和实用性。