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公开(公告)号：CN111275677A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010053214.0
申请日：2020-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的天花板震害的识别方法，本发明属于计算机视觉领域，它为了解决现有专业人员现场进行震害破坏程度勘察的效率比较低的问题。识别方法：一、对天花板震害图片进行归一化处理；二、对目标样本进行旋转和镜像处理；三、加载预训练的AlexNet模型，修改模型的最后一个全连接层，采用交叉熵损失函数和Adam自适应优化函数进行反向传播，得到初训练Alex Net模型；四、继续训练模型，调整神经网络的学习率、batchsize等；五、利用训练后的AlexNet模型对测试样本进行评估。本发明只需借助一定的硬件模块并结合训练好的模型就能准确并快速的对震后建筑的使用功能进行及时的评估，模型准确率高。
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