基于深度学习的震后房屋倒塌灾害评估方法
编号：2500 稿件编号：2327 访问权限：仅限参会人 更新：2021-06-21 11:10:07 浏览：1075次 口头报告

报告开始：2021年07月10日 17:05 （Asia/Shanghai）

报告时间：10min

所在会议：[S3] 3、地质灾害与工程地质 » [S3-1] 3、地质灾害与工程地质-1

暂无文件

摘要
震后房屋倒塌是造成人员伤亡的重要因素，快速、自动提取震后房屋灾情信息并评估其等级是应急救援的迫切需求，本文提出基于深度学习语义分割网络快速评估震后房屋倒塌程度（严重倒塌、部分倒塌、严重损坏等），并在2013年4.20 四川芦山7.0地震、2021年5.21云南漾濞6.4地震等震区无人机遥感进行应用验证，实验结果提取与评估精度由优于80%。
关键字
building damage,deep learning,earthquake,remote rensing
报告人
洪中华
副教授 上海海洋大学

稿件作者
洪中华 上海海洋大学
发表评论
验证码 看不清楚，更换一张
全部评论
登录 会议管理 酒店预订 提交摘要