ਲਾਭ:
- ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਅਧਾਰਤ ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪਰ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਗਲਤ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਭੂਤ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟਰੇਸ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜਾਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਸਕ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- Ability to verify physical validity by connecting processing results with a well tie
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਉਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੀ "ਉਪ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਤਸਵੀਰ" ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇਖਦੇ ਹੋ: ਭੂਮੀਗਤ, ਸਤਹ ਤਰੰਗਾਂ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ, ਮਲਟੀਪਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ, ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਗਾੜਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਅਸਲ ਸਿਗਨਲ। ਸਿਸਮਿਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਸ ਕੱਚੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਭੂਮੀਗਤ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਾਈ ਕਰਨ, ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੱਸਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਵੇਗਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ, ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਟਰੇਸ ਫਿਲਿੰਗ ਵਰਗੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ; ਪਰ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਅਜੇ ਵੀ ਮਾਹਰ ਕੋਲ ਕਿਉਂ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਅੰਗ ਵਿਗਿਆਨ
ਆਉ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ। ਇੱਕ ਟਰੇਸ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਰਿਸੀਵਰ ਦੁਆਰਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਨਿਰਭਰ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਲੜੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟਰੇਸ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਭਾਗ ਬਣਦਾ ਹੈ. ਨਮੂਨਾ ਅੰਤਰਾਲ ਦੋ ਲਗਾਤਾਰ ਐਂਪਲੀਟਿਊਡ ਮੁੱਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 2 ms) ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਉਪ-ਸਤਹ ਵਿੱਚ ਪਰਤ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਧੁਨੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਅੰਤਰ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮਾਂ-ਸਪੇਸ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ।
ਸ਼ੋਰ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ (ਅਸੰਗਤ, ਟ੍ਰੈਕਾਂ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ) ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਸ਼ੋਰ (ਸੰਗਠਿਤ ਸ਼ੋਰ - ਨਿਯਮਤ, ਮਜ਼ਬੂਤ, ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਤਹ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ/ਭੂਮੀ ਰੋਲ)। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਢੰਗ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰਵਾਇਤੀ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ-ਸਪੀਡ ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਤਕਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਨਾਲ ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ
ਕਲਾਸੀਕਲ ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਗਤੀ (f-k ਫਿਲਟਰ) ਜਾਂ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਛੋਟੇ ਲਈ CNN; ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਚਿੱਤਰ-ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ) "ਸ਼ੋਰ ਇੰਪੁੱਟ → ਕਲੀਨ ਆਉਟਪੁੱਟ" ਨਮੂਨਾ ਜੋੜਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਫਾਇਦਾ: ਇਹ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਿਯਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅੰਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੋਖਮ: ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸਿਗਨਲ ਵਜੋਂ ਛੱਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸ਼ੋਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਹੈ: ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ AI ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸ਼ੋਰ ਲਈ ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਪਰ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸੁਨਹਿਰੀ ਨਿਯਮ: ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ (ਹਟਾਏ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ) ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਪੈਟਰਨ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਫਿਲਟਰ ਸਿਗਨਲ ਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: YZ ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ "ਸ਼ੋਰ" ਪਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਟੁਕੜੇ (ਫਰਕ ਪਲਾਟ) ਵਜੋਂ ਪਲਾਟ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਰੀਪ੍ਰੈਸਰ ਦੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਜੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਿਲਕਵੇਂ, ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹਨ, ਤਾਂ ਫਿਲਟਰ ਬਹੁਤ ਹਮਲਾਵਰ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਨਰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
Deconvolution: ਸਰੋਤ ਦਸਤਖਤ ਵਾਪਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ
ਡੀਕੋਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੇ ਟਰੇਸ ਤੋਂ ਸਰੋਤ (ਸਰੋਤ ਵੇਵਲੇਟ - ਧਮਾਕੇ/ਵਾਈਬ੍ਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਵੇਵਫਾਰਮ) ਦੇ ਵੇਵਲੇਟ ਹਸਤਾਖਰ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਉਪ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਲੜੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਕਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਦਾ ਹੈ। AI ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੇਵਲੇਟ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਤੇ ਰੌਲੇ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਡੀਕਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਵਾਲੇ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਵਧਾਏਗਾ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। AI ਇੱਥੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਚੋਣ (ਡੀਕਨ ਓਪਰੇਟਰ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਪ੍ਰੀ-ਵਾਈਟਿੰਗ) ਟਰੇਸ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਚਰਿੱਤਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਹਰਤਾ ਨਾਲ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅਧੂਰਾ ਟਰੇਸ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਨਮੂਨਾ
ਕੁਝ ਰਿਸੀਵਰ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਅਧੂਰੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਪੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ (ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਕੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨਾ) ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਗਰਿੱਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਟਰੇਸ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਪ; ਇਹਨਾਂ ਟਰੇਸ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਭਾਰ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
Caution: If traces produced by interpolation proceed as "real data" in subsequent steps, they may lead to the creation of a non-existent structure. ਇੱਕ ਮਾਸਕ ਨਾਲ ਭਰੇ ਹੋਏ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰੋ; ਜੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਢਾਂਚਾ ਕੇਵਲ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟਡ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 — ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਰਨਿੰਗ ਗਰਾਊਂਡ ਰੋਲ। ਭੂਮੀ ਭੂਚਾਲ ਵਿੱਚ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ (ਜ਼ਮੀਨੀ ਰੋਲ) ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ। ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ CNN ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜੋ 800 ਹੱਥਾਂ ਨਾਲ ਸਾਫ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ; processing time decreased from 12 minutes to 40 seconds per record. ਟੀਮ ਨੇ ਹਰੇਕ ਬੈਚ ਤੋਂ 5% ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਹੱਥੀਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਦੇ ਨਾਲ ਕੋਈ ਸਿਗਨਲ ਨੁਕਸਾਨ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 — ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਨੂੰ ਮਿਟਾਇਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ YZ ਦਮਨਕਾਰ ਨੇ ਸ਼ੋਰ ਲਈ 2.4 ਸਕਿੰਟਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਪਰ ਅਸਲ ਸਰੋਵਰ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਫਰਕ ਉਦੋਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਜਦੋਂ ਖੂਹ-ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਟਾਈ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ: ਖੂਹ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪਰਤ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਸਮੂਥ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਾਪਸ ਆ ਗਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਦਾ ਭੂਤ। ਇੱਕ 3D ਵਾਲੀਅਮ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ AI ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਮ ਲਾਈਨਾਂ ਭਰੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ ਨੇ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਚੈਨਲ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ। ਫਿਲ ਮਾਸਕ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਉਸਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ ਚੈਨਲ ਬਿਲਕੁਲ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟਡ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗ ਗਿਆ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਵਾਧੂ ਫੀਲਡ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਚੈਨਲ ਉੱਥੇ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਸੀ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫਲੋ ਸਕੈਚ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂਚਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਹਰ। ਡੇਟਾ: [ਭੂਮੀ/ਸਮੁੰਦਰ, 2D/3D, ਨਮੂਨਾ 2 ms, ਟੀਚਾ 1-4 ਕਿਲੋਮੀਟਰ]। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਓ (ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ → ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ → ਡੀਕਨ → ਵੇਲੋਸਿਟੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ → ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ)। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ, ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
2) ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਯੋਜਨਾ:
ਮੈਂ ਇੱਕ AI ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਵਾਲਾ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦਿਓ: ਮੈਨੂੰ ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਕੀ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮੈਂ ਸਿਗਨਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ, ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਮੈਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਕਿਸ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਲਿਖੋ।
3) Deconvolution ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਮੈਂ ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਸ਼ੋਰ ਵਧਦਾ ਹਾਂ। ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ, ਆਪਰੇਟਰ ਦੀ ਲੰਬਾਈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਵਾਈਟਨਿੰਗ ਸੈਟਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ। ਮੈਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੀਕੋ ਗਲਤ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੱਸੋ।
4) ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਮਾਸਕ ਟਰੈਕਿੰਗ:
ਮੈਂ AI ਨਾਲ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨਿਸ਼ਾਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰ ਦਿੱਤਾ। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਅਗਲੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰੇ ਹੋਏ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਸਿਰਫ਼ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟਡ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਬਣਤਰ" ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਰੌਲੇ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈਟਿੰਗ ਦੱਸੋ।
ਇੱਕ "ਵਧੀਆ ਸੈਟਿੰਗ" ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ; AI ਇੱਕ ਆਮ, ਬੇਕਾਬੂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂਚਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਮਾਹਰ। ਉਪਜ: ਕਾਲਾ 2D, ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਰਾਊਂਡਰੋਲ (5-12 Hz), ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ 20-45 Hz, ਨਮੂਨਾ 2 ms। ਕੰਮ: ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰੋ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ-ਦਰ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਹੈ। ਮੈਂ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ (ਡਿਫਰੈਂਸਪਲੋਟ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ) ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ ਅਤੇ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਾਂ? ਸਿਰਫ਼ "ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਦਾਖਲ ਕਰੋ" ਨਾ ਕਹੋ; ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦਿਓ.
ਡਾਟਾ ਅੱਖਰ, ਟਾਰਗੇਟ ਬੈਂਡ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਪੜਾਅ ਅਤੇ AI ਭੂਮਿਕਾ
ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪੜਾਅ
AI ਯੋਗਦਾਨ
ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ
ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ
ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ
ਉੱਚ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਮਿਟਾਓ
ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪੁਸ਼ਟੀ
ਇਕਸਾਰ ਸ਼ੋਰ (ਜ਼ਮੀਨ ਰੋਲ)
ਉੱਚ
ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਮਨ
ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਕੰਟਰੋਲ
deconvolution
ਮੱਧਮ
ਜਾਅਲੀ ਮਤਾ
ਆਪਰੇਟਰ/ਚਿੱਟਾ ਕਰਨਾ
ਟਰੇਸ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ
ਮੱਧਮ
ਭੂਤ ਇਮਾਰਤ
ਮਾਸਕ ਟਰੈਕਿੰਗ
ਸਪੀਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਮੱਧਮ
ਗਲਤ ਗਤੀ 'ਤੇ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ
ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾ ਦਬਾਉਣ. ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਹਟਾਏ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਗਨਲ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋਗੇ।
- ਡੀਕਨ ਨੂੰ ਓਵਰਡੋ ਕਰਨਾ। ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਪਰਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਇੰਟਰਪੋਲੇਟਡ ਟਰੇਸ ਨੂੰ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਗਿਣੋ। ਭਰੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇ ਛੱਡਣਾ ਇੱਕ ਭੂਤ ਬਣਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਸਿਗਨਲ-ਟੂ-ਆਇਸ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਰਿਫਲਿਕਸ਼ਨ ਕੰਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋਵੇਗਾ।
- ਖੂਹ ਦੀ ਟਾਈ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ. ਇਸ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ.
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, AI ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ, ਡੀਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਟਰੇਸ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਵਿਭਾਜਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ, ਗਲਤ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਭੂਤ ਕਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦੇਣਾ। ਇਸ ਲਈ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਤਰ ਪਲਾਟ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਚੰਗੀ ਟਾਈ ਅਤੇ ਇੰਟਰਪੋਲੇਸ਼ਨ ਮਾਸਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। AI ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਉਹ ਮਾਹਰ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਭੂਚਾਲ ਵਾਲੇ ਭਾਗ (ਅਸਲ ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ) 'ਤੇ ਸ਼ੋਰ ਦਬਾਉਣ ਦੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। "ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਫਲੋ ਆਉਟਲਾਈਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ "ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਕੰਟਰੋਲ ਯੋਜਨਾ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਫਰਕ ਪਲਾਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਕਿ ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਸ਼ੋਰ ਦਮਨ ਅਤੇ ਅੰਤਰ ਪਲਾਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ/ਬਾਅਦ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਹਟਾਏ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਇਕਸਾਰ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਗਲਤ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਲਈ ਡੀਕਨ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੰਟਰਪੋਲੇਟਡ ਟਰੇਸ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਰੱਖਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਖੂਹ ਦੇ ਡੇਟਾ (ਵੈਲ ਟਾਈ) ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।