Reconocimiento inteligente de interferencia ambiental de estaciones sísmicas basado en YOLOv5
Autores: Cai, Yin; Tian, Pengxin; Song, Haoran; Yin, Yuzhen; Si, Guannan; Liu, Ruifeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Reconocimiento inteligente de interferencia ambiental de estaciones sísmicas basado en YOLOv5
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Señales sísmicas
Procesamiento de datos
Interferencia
Redes neuronales profundas
Técnicas de seguimiento de múltiples objetos
Filtrado de Kalman
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, la interferencia humana en los entornos de estaciones sísmicas ha planteado desafíos para la calidad y precisión de las señales sísmicas, dificultando el procesamiento de datos.
Descripción
En los últimos años, la interferencia humana en los entornos de estaciones sísmicas ha planteado desafíos para la calidad y precisión de las señales sísmicas, dificultando el procesamiento de datos.