基于声振信号与自监督表征学习的危岩崩塌前兆识别方法

本申请涉及地质灾害监测预警技术领域，公开了一种基于声振信号与自监督表征学习的危岩崩塌前兆识别方法，首先获取目标危岩体预设时长内的分布式声振监测数据，进行滤波处理，并以预设的固定时长的滑动窗口进行切分，生成多个信号片段；对每个信号片段进行标准化处理，生成标准化特征向量，并输入到预训练的神经网络模型中，输出各所述信号片段分别属于正常状态、崩塌前兆状态和崩塌状态的概率，以预设数量的信号片段作为预警窗口，计算所述预警窗口内各所述信号片段对应的前兆状态概率的平均值，以及所述预警窗口内前兆状态概率超过预设基础阈值的所述信号片段的比例；根据平均值和比例，分别与预设的预警触发阈值进行比对，生成预警结果。