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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于遥感影像的损毁评估方法及系统，使用建筑损毁评估网络对遥感影像进行建筑损毁评估；训练建筑损毁评估网络的步骤为：获取建筑损毁评估的数据；对损毁前图像进行建筑定位；对损毁前后图像进行卷积池化操作，得到空间特征图；融合同一层次的损毁前后图像的空间特征图并进行深层差异特征提取，将灾害类别特征值融合特征图中；将建筑定位结果与各层的特征图进行拼接，再进行卷积融合得到评估分类图；基于输出的评估分类图和对应的评估标签，训练完成建筑损毁评估网络。通过为待分类区域图像添加灾害类别信息；能够提升网络的检测能力，具有评估分类精度高，误差小等优点。在网络中引入灾害类别信息，提升对建筑损毁的评估精度。
主权项：1.一种基于遥感影像的损毁评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取待评估区域的遥感影像及其灾害类别，根据灾害类别得到灾害类别特征值；2使用训练完成的建筑损毁评估网络对待评估区域的遥感影像进行建筑损毁评估，输出建筑损毁评估结果；其中训练完成的建筑损毁评估网络，通过以下步骤得到：2.1获取建筑损毁评估的公开数据集中，通过对公开数据集进行预处理获得相应的训练集和测试集，所述训练集和测试集均包括损毁前图像、损毁后图像和对应的评估标签；2.2利用定位神经网络对训练集的损毁前图像进行建筑定位，得到待评估区域的建筑定位结果；2.3利用分类神经网络分别对训练集的损毁前图像和损毁后图像进行卷积和池化操作，得到逐层递进的空间特征图；2.4利用差异率计算模块融合同一层次的损毁前图像和损毁后图像的空间特征图，得到各层的浅层差异特征图，利用深层差异特征提取模块对部分层的浅层差异特征图进行深层差异特征提取，得到部分层的深层差异特征图，且最后一层的浅层差异特征图不进行深层差异特征提取，将灾害类别特征值融合到最后一层的浅层差异特征图中；2.5将建筑定位结果与各层的特征图进行拼接，再进行卷积融合得到评估分类图；2.6基于输出的评估分类图和对应的评估标签，计算损失，通过不断迭代优化建筑损毁评估网络的网络参数；利用训练集和测试集对优化后的建筑损毁评估网络进行训练和测试，得到训练完成的建筑损毁评估网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于遥感影像的损毁评估方法及系统
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