基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究

地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估，以便于震后辅助决策和应急救援。通过分析建筑物外立面震害照片数据，挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系，建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法，并应用于都江堰的地震调查数据。首先，训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型，实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取。进一步，利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类，实现建筑物地震破坏等级的评估。分析了都江堰地震现场调查数据，实验结果表明，所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类，准确率达到90.33%。评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估，且对外立面图像拍摄角度无较高要求，对图像背景鲁棒，可避免环境因素影响。相较于人工判断，研究方法提高了工作效率，缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响，具有良好的应用潜力。