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摘要：本发明公开了一种基于神经网络的城市建筑震害预测方法及系统；本发明涉及建筑物参数技术领域；读取YOLOv3算法框架，包括对输入数据x使用Darknet53作为主干网络进行前向传播、损失计算以及反向传播。其中输入数据x相当于数据集D中的任意一样本，YOLOv3使用Darknet53作为主干网络backbonenetwork进行特征提取。对于指定地区的建筑物图像集合I，即步骤S2的输入x，使用训练好的YOLOv3模型M进行预测。本发明通过采用先进的YOLOv3算法和强大的Darknet‑53深度卷积神经网络结构，能够更准确地识别和分类建筑物，并对其震害程度进行精确预测。这种高精度的预测能力有助于决策者做出更为准确的决策，优化资源配置，从而提高应急救援的效率。
主权项：1.一种基于神经网络的城市建筑震害预测方法，其特征在于，包括执行如下步骤：S1，数据准备：收集指定地区的历史震害数据，包括建筑物震前、震后的图像以及震害程度标签信息，构成数据集D；S2，读取YOLOv3算法：包括对输入数据x使用Darknet53作为主干网络进行前向传播、损失计算以及反向传播；S3，预测与震害矩阵生成：利用训练好的YOLOv3模型对指定地区的建筑物图像进行预测，识别出建筑物的震害程度；根据预测结果，统计不同震害程度的建筑物数量，并生成震害矩阵。
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百度查询： 广州科技职业技术大学 一种基于神经网络的城市建筑震害预测方法及系统
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