[发明专利]一种基于深度学习的建筑震后破坏等级分类方法在审
| 申请号： | 202110543755.6 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113516169A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 徐军;王圣哲;田静 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的建筑物震后损伤等级评估方法，涉及地震工程领域，通过采集地震区域的被破坏和损伤房屋图像，进行标记并建立数据集，基于深度学习对图像中的建筑物进行受震损伤分类。本发明可以快速高效地对受震区域内的建筑进行准确地损伤分类，可以利用深度神经网络的计算能力以及快速的决策能力，代替现场人工评估，大幅度减少时间和精力耗费，在保证准确率的情况下对大范围的受震区域内建筑的破坏情况做出高效判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 建筑 破坏 等级 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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