[发明专利]一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法

权利要求书

1.一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、对于获得的建筑震后卫星图像，结合地面专业人员的人工标记，进行人工打标签工作；

步骤二、建立改进的YOLOv4深度卷积神经目标检测网络，该网络由CSPDarknet53主干提取网络、SPP附加模块、改进的PANet路径聚合模块和改进的YOLOv3预测模块组成；训练时加载已在MS COCO大型数据集上训练得到的预训练权重，并对训练加载的配置文件内的参数进行调整设定，随后将训练集图像输入进行迭代训练得到最终权重模型；所述的改进的YOLOv4深度卷积神经目标检测网络架构精简了PANet路径聚合模块下采样层16倍到32倍的路径；另外优化保留了YOLOv3预测模块76×76和38×38两个尺度的预测头；

步骤三、将预测图像输入经过训练的深度卷积神经目标检测网络中，得到震后建筑物的定位预测结果；

步骤四、将步骤一中具有建筑震后卫星图像破坏状态标签的单体建筑图像剪裁出并按照一定比例制作用于基于支持向量机分类模型的训练集和测试集；

步骤五、对于步骤四获得的用于支持向量机的训练集和测试集图像，采用基于灰度共生矩阵纹理特征提取方法提取统计量作为支持向量机的特征值，随后归一化数据训练得到最终的支持向量机模型；

步骤六、将步骤三中经建筑震后的定位预测结果剪裁并输入经过训练的支持向量机模型中，得到最终单体建筑的震后破坏状态预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，在步骤一中，标签内容包括：建筑物定位标签和分类标签。

3.根据权利要求2所述的一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，所述建筑物定位标签为每个单体建筑物位置和大小的矩形框数据；所述分类标签为破坏状态的类型，所述破坏状态的类型的分为类别1和类别2，所述类别1为基本完好和轻微破坏，所述类别2为严重破坏和毁坏。

4.根据权利要求1所述的一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，在步骤二中，对训练加载的配置文件内的参数进行调整设定，包括每批次输入网络的图片数batch=512，子batch值subdivision=128；动量momentum=0.949；权重衰减decay=0.1；数据增强方式饱和度saturation=1.5，曝光量exposure=1.5，色调hue=0.1；对于学习率，采取预热方式到1000次迭代时达到0.001，后在6400次迭代变为0.1倍，总迭代次数为8000。

5.根据权利要求1所述的一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，在步骤五中，首先计算距离为δ = 1，方向为θ = 0°、45°、90°、135°的灰度共生矩阵，分别提取4个灰度共生矩阵的角二阶矩、非相似性、逆差矩3个统计量取其均值和标准差作为特征值输入支持向量进行训练，训练时采用径向基核函数，最终确定其惩罚系数c为1，参数γ为1/6。

6.根据权利要求1所述的一种基于卫星图像的建筑震后定位与破坏状态评估方法，其特征在于，在步骤三和步骤六中，首先将待预测的图像加载到经训练得到的目标检测最终权重模型，获得建筑震后的定位预测结果，随后将单体建筑剪裁并加载经训练得到的支持向量机最终权重模型，最后得到最终单体建筑的震后破坏状态预测结果。