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周智伟 | 评估火灾后建筑物损毁情况的神经网络

蓝海星智库  · 公众号  ·  · 2022-01-18 18:28
美国斯坦福大学与加州理工大学合作,提出一种二元分类器,用于评估火灾后建筑物的损毁情况。火灾后社会生活恢复速度很大程度上取决于对建筑物损毁情况的评估。随着野火事件发生频率增加,建筑物损毁评估需求猛增,但现有评估方法非常耗时。虽有自动识别和分类建筑物损毁情况的算法,但多数需要灾前和灾后的对比图像。为此,研究人员提出DamageMap网络,仅利用灾后图像评估建筑物损毁情况。DamageMap由分割器和分类器两个网络组成,分割器为ResNet34残差网络,用于从卫星图像中提取建筑物;分类器为ResNet18二元网络,根据分割器的结果,判断建筑物有无损坏。利用xBD数据集中的灾后建筑物图像训练网络,再以两场真实火灾后的建筑物图像和人工评估结果来测 ………………………………

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