地震検知のための1D CNN深層学習ツールキット

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地震検知のための1D CNN深層学習ツールキット

地震検知のための1D CNN深層学習ツールキット

本リポジトリ「Earthquake_DeepLearning_Tools」は、地震波形のパワースペクトル密度（PSD）データを用いて、地震イベントと背景ノイズを分類するための深層学習モデルの学習、評価、展開までを一貫してサポートするPython製ツール群です。データ収集から前処理、1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）によるモデル構築、交差検証による評価、さらにはリアルタイムストリームの識別まで幅広く対応し、地震検知研究や実用化に役立つ実践的なフレームワークを提供します。

https://github.com/UMassParosCenter/Earthquake_DeepLearning_Tools

概要

「Earthquake_DeepLearning_Tools」は、地震波形のパワースペクトル密度（PSD）データを用いて、地震イベントと背景ノイズを自動的に分類するためのツールセットです。Pythonで実装されており、データ収集・前処理から始まり、PSDの計算、1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）を用いたモデルの学習、交差検証による評価、さらにはリアルタイムのストリームデータに対する識別機能までを包括的にカバーしています。地震検知精度の向上と運用の効率化を目的に設計されており、研究者や技術者が容易に導入・応用できる構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 地震イベントと背景ノイズを分類するための1D CNNモデルを実装
  • PSDデータの計算・エクスポート機能を備えたデータ前処理パイプライン
  • 交差検証を用いたモデル評価機能を搭載
  • リアルタイムの地震検知に対応したライブストリーム処理のサポート

技術的なポイント

本リポジトリの最大の技術的特徴は、地震波形をパワースペクトル密度（PSD）として表現し、これを入力特徴量として1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）で分類を行う点にあります。PSDは時系列信号の周波数成分の強度を示すものであり、地震波形の特徴抽出に有効です。これにより、時間領域の生データに比べてノイズに強く、地震イベント特有のスペクトルパターンを捉えやすくしています。

ツールキットは、まず地震波形データの収集と前処理からスタートします。専用のスクリプト群により、生の波形データをPSDに変換し、学習に適した形式でエクスポート可能です。これにより後続のモデル学習工程がスムーズになります。

モデル学習は1D CNNを用いており、畳み込み層が時系列のPSD信号から局所的な特徴を抽出します。CNNは空間的・時間的なパターン認識に優れており、地震と背景の微細な違いを高精度で識別可能です。さらに交差検証でモデルの汎化性能を評価し、過学習の抑制やモデルの安定性を担保しています。

評価フェーズでは、複数の分割データでの性能を確認し、実運用での信頼性を確保します。最後に、リアルタイムやライブストリーム形式での地震検知もサポートしており、実際の地震観測システムへの応用も視野に入れた設計となっています。

これらの機能群はPythonで統一されており、科学技術計算に強いNumPy、PyTorchなどのライブラリを活用。軽量かつ拡張可能な構成で、研究開発から運用まで幅広いフェーズで利用可能です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitattributes: Gitの属性管理ファイル
  • DataCollection_Preprocessing: データ収集および前処理用スクリプト群
  • Eval: モデル評価と交差検証用のコード
  • ModelTraining: 1D CNNモデルの学習関連スクリプト
  • README.md: リポジトリの説明と使い方ガイド

まとめ

地震検知の研究・実用化に役立つ、PSDベース1D CNN分類ツールキット。

リポジトリ情報：