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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统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：CN118655619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410809832.1，技术领域涉及：G01V1/28；该发明授权一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统是由李锋;李宗增;朱美姣设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统，包括CTFWI模型，CTFWI模型包括多层次多尺度编码器和解码器，其中：多层次多尺度编码器用于提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度地震数据特征；解码器用于将多层次多尺度编码器提取的多层次多尺度地震数据特征进行形状恢复，输出地震速度图像。多层次多尺度编码器包括预处理单元和四个特征交互单元，四个特征交互单元层层递进，特征的层次不断加深，尺度也在不断变小，最终可以提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度的特征。CTFWI模型在解码器中引入了评价门，能够筛选出更好的特征像素，提升生成速度图像的质量。

本发明授权一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的多尺度、多层次地震速度图像反演系统，其特征在于，包括CTFWI模型，CTFWI模型包括多层次多尺度编码器和解码器，其中：多层次多尺度编码器用于提取同时包含二维空间信息和全局信息的多层次多尺度地震数据特征；所述多层次多尺度编码器，包括预处理单元、第一特征交互单元、第二特征交互单元、第三特征交互单元以及第四特征交互单元，其中：所述预处理单元，由卷积层叠加构造而成，用于对输入的地震数据进行预处理，将地震数据转化成特定的形状；所述第一特征交互单元，包括第一下采样模块、第一评价门、第一补丁划分模块以及三个第一CMT块；所述第二特征交互单元，包括第二下采样模块、第二评价门、第二补丁划分模块以及三个第二CMT块；所述第三特征交互单元，包括第三下采样模块、第三评价门、第三补丁划分模块以及十二个第三CMT块；所述第四特征交互单元，包括第四下采样模块、第四评价门、第四补丁划分模块以及三个第四CMT块；所述第一特征交互单元、第二特征交互单元、第三特征交互单元以及第四特征交互单元均用于提取数据中的包含二维空间信息和全局信息的特征，并将特征进行交互，同时压缩特征图的尺寸；所述第一下采样模块、第二下采样模块、第三下采样模块以及第四下采样模块均利用卷积进行特征提取；所述第一评价门、第二评价门、第三评价门以及第四评价门均用于对特征图中处于不同通道但是同一位置的像素进行打分，对每个特征像素根据重要性分配不同的权重参数，增强对生成图像有重要作用的特征像素，减弱不重要的特征像素；所述第一补丁划分模块、第二补丁划分模块、第三补丁划分模块以及第四补丁划分模块均由2×2卷积构造而成，用于将输入图片划分成补丁序列；所述第一CMT块、第二CMT块、第三CMT块以及第四CMT块均按照Transformer模块进行设计，在注意力计算之前使用深度分离卷积提取二维空间信息，然后把原本的MLP的部分用反向残差前向传播层来代替，在注意力操作的部分使用轻量多头注意力提取数据间的交互中的全局信息；解码器用于将多层次多尺度编码器提取的多层次多尺度地震数据特征进行形状恢复，输出地震速度图像；在解码器中：对多层次多尺度编码器输出的多层次多尺度地震数据特征进行张量填充，通过四次反卷积块加卷积块的形式将提取的特征逐渐解码，恢复图像形状，之后分两条路线进行，一条路线是直接通过通道融合模块将多通道的特征融合为单通道特征；另一条路线依次通过卷积块、通道融合模块、评价门，得到单通道特征；在通道维度上将得到的两个单通道特征相加，最后通过BN层、双曲正切激活函数生成地震速度图像。

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