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题名基于多任务学习的建筑毁伤评估方法
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作者
王一博
张乐飞
李新德
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机构
东南大学自动化学院
南京应用数学中心
武警部队研究院
东南大学深圳研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第10期3375-3382,共8页
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基金
国家自然科学基金(62233003,62073072)
深圳市科技计划(JCYJ20210324132202005,JCYJ20220818101206014)资助课题。
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文摘
建筑毁伤评估在灾害救援过程中对制定救援策略、优化资源调度等方面具有重要作用。现阶段,基于语义分割的毁伤评估方法难以提取毁伤建筑细粒度语义信息,对此提出一种基于多任务学习的建筑毁伤评估方法,将毁伤评估分为粗粒度的建筑区域提取与细粒度的毁伤分割两个子任务,通过共用编解码器,与上下文信息融合模块实现建筑区域的粗粒度提取和建筑毁伤的细粒度分割,将两个结果使用Hadamard积融合,得到最终评估结果。实验结果表明,所提的基于多任务学习的建筑毁伤评估方法有较好的性能。
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关键词
建筑毁伤评估
深度学习
多任务学习
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Keywords
building damage assessment
deep learning
multi-task learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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