摘要
本发明属于地震灾害建筑物检测技术领域,具体公开了一种基于多模态传感器数据融合的地震建筑物损坏程度检测方法及系统,通过多模态传感器设备收集多维度数据,对传感器数据进行信号预处理,再通过数据融合模块增强特征表示能力,最后基于改进的YOLOv11算法构建检测模型,利用数据集对模型进行训练,得到最终的地震建筑物损坏程度检测模型,该模型能够实时检测并评估建筑物的损坏程度,并将结果划分为四个等级:完好无损、轻微损坏、重大损坏和完全损坏。本发明可用于建筑物损坏信息的快速提取,以辅助救援决策和灾后重建工作。
技术关键词
多模态传感器
程度检测方法
地震
热成像摄像头
注意力机制
建筑物检测技术
无监督聚类分析
变形卷积网络
建筑物类别
分辨率
ReLU函数
激光雷达
多光谱
数据收集模块
系统为您推荐了相关专利信息
灾害预警方法
多模态传感器
特征提取网络
立方体
水利
通道注意力机制
时间序列预测方法
卷积模块
全局平均池化
时间序列预测模型
叶类蔬菜
图像分割方法
图像多尺度
金字塔池化模块
特征提取网络
学习资源推送方法
知识点标签
大语言模型
文本
认证设备