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A Framework for Real-Time Volcano-Seismic Event Recognition Based on Multi-Station Seismograms and Semantic Segmentation Models
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内容提要
本研究提出了一种基于多站地震波形和语义分割模型的实时火山地震事件识别框架。通过将多通道信号转为二维图像，实现了同步检测和分类。UNet模型在火山数据估计中表现优异，F1和IoU得分分别达到0.91和0.88，显示出其在噪声和未知数据集中的优势。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于多站地震波形和语义分割模型的实时火山地震事件识别框架。
- 通过将多通道一维信号转换为二维图像，实现了多站地震数据的同步检测和分类。
- UNet模型在火山数据估计中表现优异，F1和IoU得分分别达到0.91和0.88。
- 该框架在噪声强度和未知火山数据集中的表现显示出其优势。
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