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龙图腾网获悉四川省建筑设计研究院有限公司申请的专利基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121214237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511746343.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法及系统是由罗麒锐;赵仕兴;邓夏扬;任鹏;熊峰;熊军;郭嘉;张杰;夏静;何飞;舒猛;卢丹设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法及系统。该方法包括：构建典型建筑多角度航拍图数据库和不同荷载耦合作用下的建筑地震损伤数据库；基于航拍图数据库训练城市建筑群识别模型，以识别建筑的类型、几何及纹理信息；构建并训练水平及竖向地震动放大系数预测模型，用于修正不同地形条件下的地震动强度；构建并训练典型建筑地震损伤预测模型，结合修正后的地震动强度预测建筑损伤等级；最后，通过损伤等级成像模块实现城市建筑群损伤状况的三维可视化。本发明解决了现有技术中城市建筑群建模信息不精准及地震损伤分析工作量大、精度低的难题，为韧性城市的建设与评估提供了科学依据。

本发明授权基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机技术与深度学习模型的城市群抗震损伤预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建覆盖目标城市区域的典型建筑多角度航拍图数据库； S2：构建同时考虑竖向与水平荷载耦合作用的典型建筑地震损伤数据库； S3：基于步骤S1构建的数据库，训练并优化城市建筑群识别模型； S4：基于步骤S2构建的数据库，训练并优化典型建筑地震损伤预测模型； S5：构建水平及竖向地震动放大系数数据库，并基于此数据库训练水平及竖向地震动放大系数预测模型；所述步骤S5中训练水平及竖向地震动放大系数预测模型，具体包括： S5.1：以水平和竖向地震动放大系数数据库为基础； S5.2：设计基于专用数据库的神经网络模型，所述神经网络模型具有12个节点的输入层、采用Inception模块的共享特征层、以及分别输出水平放大系数和竖向放大系数的双分支输出层； S5.3：采用数据库驱动的训练策略，包括动态数据采样和从简单地形到复杂地形的渐进式训练； S5.4：进行模型优化与数据库协同，通过多轮训练淘汰非显著影响的特征； S5.5：基于数据库进行预测与部署，预测时结合模型预测结果和数据库检索值进行加权平均； S6：利用步骤S5得到的放大系数预测模型修正地震动强度，结合典型建筑地震损伤预测模型利用所述城市建筑群识别模型识别得到的建筑信息，将修正后的水平与竖向地震动参数与所述建筑信息一同输入步骤S4训练好的损伤预测模型，获得各建筑的损伤等级； S7：将步骤S6得到的损伤等级预测结果输入城市建筑群损伤等级成像模块，进行三维可视化渲染。

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