| 3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法 |
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| 引用本文： | 崔驿宁,窦爱霞,杨慎宁.3D点云震害建筑物深度学习样本增强方法[J].遥感学报,2023(8):1876-1887. |
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| 作者姓名： | 崔驿宁 窦爱霞 杨慎宁 |
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| 作者单位： | 1. 中国地震局地震预测研究所,地震数值预测与风险预测研究室;2. 北京麦格天渱科技发展有限公司 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(编号：2017YFB0504104)~~； |
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| 摘 要： | 针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题，为满足应急救援时效性、准确性需求，告别传统人工震害特征提取，充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息，进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别，构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响，并提出破坏建筑物样本增强方法，丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据，在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验，样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%，模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时，才能取得较好的分类识别效果。
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| 关 键 词： | 遥感 分类识别 PointNet++ 样本增强 LiDAR点云 震害建筑物 |
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