[发明专利]基于弱监督学习的受灾建筑快速定位评估方法及装置在审
| 申请号： | 202011108571.9 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112329550A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 刘康;万雪;李盛阳;刘云飞 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空间应用工程与技术中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T3/60 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 冯瑛琪 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督学习的受灾建筑快速定位评估方法及装置，涉及灾害定位领域。该方法包括：从互联网中爬取灾害数据，灾害数据中包含未受灾的建筑图像以及受灾建筑图像，对灾害数据依据建筑是否受灾进行二分类标签的标注；根据标注后的灾害数据对预设的深度学习网络模型进行训练，得到二分类模型；对待识别的大场景图像进行分块，根据二分类模型和预设识别方法对图像块进行受灾建筑识别和定位，得到定位结果，并对受灾建筑的受损程度进行评估。本发明适用于无人机拍摄的大尺寸大场景图像的受灾建筑快速定位，极大减小标记的工作量与降低标记的主观性，能够避免细节和纹理信息损失，具有良好的识别精度，能够准确识别和定位受灾建筑。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 受灾 建筑 快速 定位 评估 方法 装置 | ||
【主权项】：
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