災(zāi)害發(fā)生之后快速對建筑物倒塌損毀程度進(jìn)行準(zhǔn)確評估對減輕災(zāi)害損失具有重要意義。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于建筑物倒塌評估,在殘差網(wǎng)絡(luò)（residual network,ResNet）預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,通過深度遷移學(xué)習(xí)的方法,按照建筑物破壞評估標(biāo)準(zhǔn)建立了用于建筑物倒塌評估的分類器模型,利用圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)損傷識別比賽（PEER Hub ImageNet Challenge,PHI）的開放數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得了相對最優(yōu)的模型參數(shù),并用該模型開展了建筑物倒塌評估實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于ResNet的建筑物倒塌評估模型對建筑物倒塌狀態(tài)具有良好的識別效果和應(yīng)用潛力。 

【文章來源】：武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2020,45(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

ResNet‐50網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

實(shí)驗(yàn)使用了其中與建筑物倒塌模式有關(guān)的部分?jǐn)?shù)據(jù)集，并根據(jù)中國地震局制定的《地震災(zāi)害遙感評估建筑物破壞》（DB/T 75-2018）標(biāo)準(zhǔn)將其標(biāo)記為未倒塌（188張）、半倒塌（253張）以及全倒塌（150張）3類，數(shù)據(jù)樣例如圖2所示。2.2 數(shù)據(jù)清洗與擴(kuò)充

使用幾何變換和模糊處理來增強(qiáng)訓(xùn)練圖像。在幾何變換中混合使用了平移、反射和旋轉(zhuǎn)操作，考慮了圖像拍攝方向和角度的變化；模糊處理考慮了成像相機(jī)在光線不足和未聚焦鏡頭下可能出現(xiàn)的不穩(wěn)定性。圖3顯示了用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖像修改示例。通過數(shù)據(jù)擴(kuò)充，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量增加了至少10倍。3 建筑物倒塌評估實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]利用高分辨率光學(xué)遙感圖像檢測震害損毀建筑物[J]. 葉昕,秦其明,王俊,鄭小坡,王建華.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2019(01)
[2]震害損毀建筑物高分辨率遙感信息提取方法[J]. 吳劍,陳鵬,劉耀林,王靜.  地理與地理信息科學(xué). 2013(03)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的建筑物震害遙感識別研究[D]. 陳夢.中國地震局地震預(yù)測研究所 2019



本文編號：3365958