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武汉大学学报（信息科学版） 2020年第11期45卷 1660-1668页

作者：眭海刚黄立洪刘超贤武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

震后建筑物损毁信息是灾情快速评估和应急救援的重要决策依据之一。针对传统的建筑物损毁遥感检测技术只关注于顶面信息,导致众多顶面结构完好而中间层、底层倒塌或崩裂的损毁建筑物处于检测盲点的问题,提出了一种融合引入注意力机制的... 详细信息

震后建筑物损毁信息是灾情快速评估和应急救援的重要决策依据之一。针对传统的建筑物损毁遥感检测技术只关注于顶面信息,导致众多顶面结构完好而中间层、底层倒塌或崩裂的损毁建筑物处于检测盲点的问题,提出了一种融合引入注意力机制的深度学习实例分割模型和图像多尺度分割算法进行震后建筑物立面损毁检测的方法。首先,利用卷积块状注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)改进掩模区域卷积神经网络(mask region-based convolutional networks,Mask R-CNN)模型实现了复杂建筑物立面背景中的损毁信息提取;然后,基于建筑物立面影像多尺度分割结果,利用多数投票规则实现了损毁检测结果的后处理优化。实验结果表明,相比传统损毁检测方法,所提方法能够更有效地实现震后建筑物立面损毁信息的精准定位,总体准确率可达到89.15%。

关键词：地震建筑物立面损毁地面影像 Mask R-CNN 注意力机制多尺度分割

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基于基尼系数的倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测

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武汉大学学报（信息科学版） 2017年第12期42卷 1744-1748页

作者：涂继辉眭海刚吕枘蓬贾曲孙开敏长江大学电信学院湖北荆州434023 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对已分割出的建筑物立面,提出了以基尼系数作为损毁指数对倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法。该方法首先通过改进的k-means算法分割出建筑物立面的门窗和墙面,然后利用Canny算法对分割影像进行边缘检测提取统计特征,最后利用... 详细信息

针对已分割出的建筑物立面,提出了以基尼系数作为损毁指数对倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法。该方法首先通过改进的k-means算法分割出建筑物立面的门窗和墙面,然后利用Canny算法对分割影像进行边缘检测提取统计特征,最后利用经济学中的基尼系数来判断建筑物立面是否损毁。实验结果表明,本文方法在没有先验信息的情况下仅利用单时相倾斜航空影像就能简单高效地判定建筑物立面损毁。

关键词：倾斜航空影像建筑物立面损毁基尼系数损毁指数

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基于基尼系数的建筑物立面损毁自动检测仿真

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计算机仿真 2019年第8期36卷 417-420,430页

作者：王娟天津大学建筑学院内蒙古科技大学建筑学院

针对传统的建筑物立面损毁自动检测方法存在检测时间过长、误检率较高等问题,提出一种基于基尼系数的建筑物立面损毁自动检测方法。将全变分去噪模型和分数阶微分理论两者相结合,构建新的建筑物立面图像去噪模型,对图像进行去噪处理得... 详细信息

针对传统的建筑物立面损毁自动检测方法存在检测时间过长、误检率较高等问题,提出一种基于基尼系数的建筑物立面损毁自动检测方法。将全变分去噪模型和分数阶微分理论两者相结合,构建新的建筑物立面图像去噪模型,对图像进行去噪处理得到平滑图像。采用Hear小波变换,在最高层对近似分量进行自适应阈值分割获取建筑物立面损毁初始区域。在其他各层中针对损毁区域进一步进行分割处理,通过基尼系数自动判定建筑物立面是否存在损毁。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声干扰,减少检测时间,提高检测效率,获取准确的检测结果。

关键词：基尼系数小波变换建筑物立面损毁自动检测

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基于地面手持终端的震后建筑物立面损毁自动检测方法研究

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作者：黄立洪武汉大学

学位级别：硕士

建筑物损毁信息是震后灾情快速评估和应急救援的重要决策依据之一。目前遥感技术在震后建筑物损毁评估的应用中,最常用的数据源为卫星、航空等下视遥感影像,这会导致众多顶面结构完好而中间层、底层倒塌或崩裂的损毁建筑物处于检测盲点... 详细信息

建筑物损毁信息是震后灾情快速评估和应急救援的重要决策依据之一。目前遥感技术在震后建筑物损毁评估的应用中,最常用的数据源为卫星、航空等下视遥感影像,这会导致众多顶面结构完好而中间层、底层倒塌或崩裂的损毁建筑物处于检测盲点的问题。现有的建筑物立面损毁检测研究开展较少,且主要基于小样本开展相关研究,模型的检测能力和泛化能力均存在较大提升空间。针对上述问题,本文主要从建筑物立面视频损毁快速检测和影像损毁精细提取两个角度入手,解决目前利用深度学习方法开展震后建筑物立面损毁检测存在的技术难点和研究空白问题,并在集成两个核心算法的基础上,设计并研制出一套拟应用于灾后应急响应的震后建筑物立面损毁评估原型系统。本论文的主要贡献包括:1)针对目前利用震后建筑物立面视频开展损毁信息快速检测存在研究盲区的问题,设计了一种基于GC-YOLOv3网络的建筑物立面视频损毁快速检测方法。经验证,本方法能够有效实现对建筑物立面复杂背景中墙体剥落、墙面裂缝、地面碎石堆等损毁信息的快速检测,且与原始YOLOv3网络相比较,在检测精度与检测效率方面皆具有显著提升效果。2)针对目前利用震后建筑物立面影像开展损毁信息精细提取存在样本量小、模型性能差、缺乏后处理讨论以及流程割裂化等技术难点,设计了一种基于CBAM-Mask R-CNN的建筑物立面影像损毁精细提取方法。经验证,本方法能够有效实现对建筑物立面复杂背景中墙体剥落、墙面裂缝、地面碎石堆等损毁信息的精细提取,相比传统损毁提取方法,本方法能够更有效地实现震后建筑物立面损毁信息的精准定位,总体准确率可达到89.15%。3)针对未来灾后指挥决策和应急救援可能面临的软硬件装备需求,集成上述建筑物立面视频损毁快速检测算法和建筑物立面影像损毁精细提取算法,设计并研制了一套面向灾后应急响应的震后建筑物立面损毁评估原型系统。经试验,该原型系统能够有效实现从数据实地获取回传,到后台服务端数据处理,再到损毁结论前端反馈的全套技术流程,有潜力为未来灾后指挥决策与应急救援提供思路上的启发性。

关键词：地震地面手持终端建筑物立面损毁实例分割目标检测

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