基于深度学习的建筑物抗震能力评价模型

基于深度学习的建筑物抗震能力评价模型

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142094649

随着城市化的快速发展，建筑物的抗震能力评估成为了地震灾害风险管理中的重要环节。传统的评估方法主要依赖于地面调查和建筑规范的评估，虽然准确性高，但在大范围评估中耗时较长。本文利用遥感技术和深度学习技术，设计了一种基于U-Net++的建筑物抗震能力评价模型，通过多源数据的融合，有效提升建筑物抗震性能的评估精度和效率。

1. 概述

随着城市化的快速发展，建筑物的抗震能力评估成为了地震灾害风险管理中的重要环节。传统的评估方法主要依赖于地面调查和建筑规范的评估，虽然准确性高，但在大范围评估中耗时较长。本文利用遥感技术和深度学习技术，设计了一种基于U-Net++的建筑物抗震能力评价模型，通过多源数据的融合，有效提升建筑物抗震性能的评估精度和效率。

2. 深度学习模型构建

2.1 U-Net++网络架构

U-Net++是一种常用的语义分割网络，在建筑物信息提取和灾害风险评估中有广泛应用。它通过编码器-解码器结构，结合了多尺度信息，并且通过跳跃连接对低层特征和高层特征进行有效融合，能够较好地捕捉建筑物的特征。

U-Net++结构特点：

• 编码器：提取建筑物的深层特征信息，使用卷积层和池化层逐步减少空间分辨率。
• 解码器：逐步恢复图像的空间信息，通过上采样和跳跃连接融合来自编码器的低层特征。
• 跳跃连接：将编码器和解码器中相同分辨率的特征进行融合，有效提高了特征表达能力。

2.2 多特征融合

本文不仅仅依赖于遥感影像的视觉特征，还结合了建筑物的建造年代、高度、用途、结构类型等非视觉特征。将这些信息与图像特征进行融合，使得模型能够捕捉到更多的建筑抗震性能的关键影响因素。

多特征融合的方式：

• 空间特征：来自遥感影像的建筑物外观、轮廓和材质信息。
• 非空间特征：建筑物的高度、结构类型、建造年代等信息，通过全连接层嵌入到模型中。

2.3 数据集

为了训练深度学习模型，本文收集了大量遥感图像和建筑物的属性数据。数据集包含以下信息：

• 高分辨率遥感影像（包含建筑物的外观信息）
• 建筑物的高度、结构类型、建造年代和用途等信息
• 抗震评估标签（根据历史地震数据或结构工程师的评估结果进行标注）

3. 实验设计

3.1 不同特征组合实验

为了探究不同特征组合对抗震能力评估的影响，设计了一系列实验，使用以下组合方式：

• 仅使用遥感影像作为输入
• 遥感影像 + 建筑高度
• 遥感影像 + 建筑高度 + 建造年代
• 遥感影像 + 建筑高度 + 建造年代 + 结构类型

3.2 模型训练

在Matlab中使用深度学习工具箱实现U-Net++网络，并进行模型训练。本文采用交叉熵损失函数和Adam优化器，初始学习率为0.001，训练过程中动态调整学习率。

% 数据加载与预处理
imageSize = [256 256 3];
numClasses = 2;  % 抗震与非抗震分类
trainingData = loadBuildingDataset();  % 自定义函数，加载遥感图像和建筑物属性数据

% 定义U-Net++网络架构
layers = [
    imageInputLayer(imageSize)
    % U-Net++ 编码器部分
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    % 解码器部分
    transposedConv2dLayer(3, 64, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same')
    reluLayer
    
    transposedConv2dLayer(3, numClasses, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same')
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'InitialLearnRate', 1e-4, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', true, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 模型训练
net = trainNetwork(trainingData, layers, options);

测试数据

% 测试集预测与评估
testData = loadBuildingTestDataset();  % 加载测试数据
predictedLabels = classify(net, testData);
trueLabels = testData.Labels;

% 计算混淆矩阵和准确率
confMat = confusionmat(trueLabels, predictedLabels);
accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:));
disp(['模型准确率: ', num2str(accuracy)]);