换一批基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究
Research on intelligent evaluation of building damage state based on deep learning
摘要地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估,以便于震后辅助决策和应急救援.通过分析建筑物外立面震害照片数据,挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系,建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法,并应用于都江堰的地震调查数据.首先,训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型,实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取.进一步,利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类,实现建筑物地震破坏等级的评估.分析了都江堰地震现场调查数据,实验结果表明,所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类,准确率达到 90.33%.评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估,且对外立面图像拍摄角度无较高要求,对图像背景鲁棒,可避免环境因素影响.相较于人工判断,研究方法提高了工作效率,缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响,具有良好的应用潜力.
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关键词
建筑地震破坏深度学习震害照片图像分割图像分类卷积神经网络building seismic damagedeep learningearthquake damage picturesimage segmentationimage classificationconvolutional neural network
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DOI
10.13577/j.jnd.2023.0414
发布时间
2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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