地震業(yè)務與智能分析平臺是專為地震行業(yè)打造的業(yè)務系統(tǒng)，它打通了大數(shù)據(jù)平臺，提供完善的數(shù)據(jù)清洗、傳統(tǒng)測震業(yè)務處理、機器學習、深度學習、模型管理、數(shù)據(jù)分析挖掘、知識圖譜管理等功能。用戶可以整合現(xiàn)有業(yè)務邏輯，通過創(chuàng)新方法構建和訓練人工智能模型，提升業(yè)務價值。

此系統(tǒng)由本公司獨立自主開發(fā)完成，同時參考了國內(nèi)外科研成果與國內(nèi)地震行業(yè)標準。由Liss數(shù)據(jù)接入，測震數(shù)據(jù)處理與計算，應急流程管理及數(shù)據(jù)可視化組成。

機器學習及模型訓練能夠?qū)碗s的地震數(shù)據(jù)傳輸至平臺的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡中進行分析和處理，專注為地震領域提供一套完整的數(shù)據(jù)集和模型生產(chǎn)工具鏈.知識挖掘與搜索使用具有內(nèi)置AI功能的云搜索服務，發(fā)現(xiàn)內(nèi)容中的模式和關系、理解情緒、提取關鍵短語等。

系統(tǒng)實現(xiàn)了測震數(shù)據(jù)處理、震相自動拾取、地震事件定位、震級計算、烈度分布計算、地震波擴散計算等業(yè)務功能。同時打通地震應急管理業(yè)務，能同步發(fā)起應急任務流程，采用大屏管理與現(xiàn)場APP互動的形式推動應急工作進行。

使用地震波走時計算、震源掃描計算等多種行業(yè)認可度較高的算法，進行實時數(shù)據(jù)計算以最快速度獲知震動事件位置、時間、震級等相關參數(shù)，并產(chǎn)出烈度分拔、破壞破擴散等應急資料。

基于人工智能對自動定位事件進行類型判斷，當前可完成天然地震、爆破、塌陷、滑坡等不同震動事件類型的自動識別。

破化地震發(fā)生后可以基于應急處置流程發(fā)起應急指揮，并通過應急大屏和手機APP的聯(lián)動功能實現(xiàn)應急指揮中心對現(xiàn)場工作的指揮調(diào)度。

設計用于地震事件類型識別(天然地震、爆破、塌陷等)的機器學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡模型架構，將機器學習算法和模型與接口程序、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、指標提取等工具程序整合，形成地震事件類型識別程序。便于今后積累更多的地震波形數(shù)據(jù)或研究出更多的特征值種類后，對模型和算法進行優(yōu)化。

通過原始地震數(shù)據(jù)文件處理得到地震事件對應的特征值數(shù)據(jù)、波形圖、頻譜圖。針對特征值數(shù)據(jù)，設計基于傳統(tǒng)機器學習的模型(如支持向量機、決策樹、多層神經(jīng)網(wǎng)絡等);針對圖像數(shù)據(jù)(波形圖和頻譜圖)設計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習模型。

執(zhí)行數(shù)據(jù)預處理和數(shù)據(jù)集劃分，利用CPU/GPU設備執(zhí)行訓練并進行模型參數(shù)優(yōu)化，得到針對樣本數(shù)據(jù)的識別模型，并給出定量評估結果。保存各模式(特征值、波形圖、頻譜圖)下的訓練模型用于模型融合及部署。

提供原始地震數(shù)據(jù)輸入API接口和識別結果輸出API接口，針對實時數(shù)據(jù)流進行判別; 提供模型訓練接口以允許對更新后的歷史數(shù)據(jù)進行離線批量學習(針對圖像訓練需要GPU支持);提供模型測試接口以允許對模型效果進行評估，生成錯誤判別的樣本信息文件以便于模型優(yōu)化和后期分析。

能夠?qū)崿F(xiàn)震動事件的自動化監(jiān)控計算、影響評估及應急調(diào)控等專業(yè)化工具的建設。

通過將人工智能機器人、數(shù)據(jù)挖掘等新技術手段與地震行業(yè)需求進行融合落地，產(chǎn)生能夠投入實際工作生產(chǎn)的新方法、新成果。

能與行業(yè)內(nèi)專家研究成果進行深度融合，將研究成果轉(zhuǎn)化為切實有效的生產(chǎn)工具。

多年行業(yè)積累，能夠很好理解地震行業(yè)相關業(yè)務邏輯，也能夠完成業(yè)務流程的自動化以及業(yè)務需求的深度挖掘及價值提升。