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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115512247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211184445.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法是由张伟平;王瑞琳;姜超;陈晓希;贾东峰设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1使用无人机获取待评估区域建筑的图像数据；S2使用面向对象的图像分析、归一化数字表面模型重建以及立面图像分类分析方法，从步骤S1获取的无人机图像数据中提取震后建筑面积、高度变化以及屋顶、立面破损情况四类建筑震害参数并计算对应特征值；S3输入四类状态特征值，使用预先训练的模糊系统进行推断，将输出R映射为损伤等级，集成所有建筑的评定结果，得到区域范围内建筑的破坏程度与空间分布信息。与现有技术相比，本发明具有评定结果可靠、概念清晰、可行性较高的优点，可以在震后快速准确获取区域建筑损伤情况，为震后救援安置工作提供依据。

本发明授权基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像多参数提取的区域建筑损伤等级评定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1使用无人机获取待评估区域建筑的图像数据； S2使用面向对象的图像分析、归一化数字表面模型重建以及立面图像分类分析方法，从步骤S1获取的无人机图像数据中提取震后建筑面积、高度变化以及屋顶、立面破损情况四类建筑震害参数并计算对应特征值； S3将各单体建筑的四种特征值分别输入自适应模糊神经网络中，根据模糊规则与隶属度函数，计算输出、并将输出映射为预先设定的损伤等级，最终得到区域内不同损伤程度建筑的分布情况； 步骤S2包括： S21拼接正射校正后的图像，得到区域数字正射影像，并采用面向对象的图像分析方法，对正射影像进行多尺度分割和面向对象分类，最终按照跨尺度类别继承原则，将之前分类结果继承到最后一次分类结果中，将地物划分为植被、道路、河流、裸地和建筑五大类别，其中建筑分为倒塌建筑和未倒塌建筑两类，基于分类结果对屋顶纹理震害特征值的定义为： S22基于地物分类结果构建矢量图形，计算震后屋顶面积，结合震前屋顶面积计算面积变化率来衡量建筑物的震害情况，屋顶面积震害特征值的定义为： 其中，为灾前建筑物屋顶面积，为灾后建筑物的屋顶面积； S23采用逆向建模技术依据无人机图像计算区域数字表面模型，并基于地物分类结果选取区域数字表面模型中的地面点进行插值得到数字地面模型，将区域数字表面模型和数字地面模型相减得到归一化数字表面模型，从中批量提取震后建筑物高度，结合震前建筑高度计算高度变化率来衡量建筑物的震害情况，高度变化震害特征值的定义为： 其中，为灾前建筑物高度，为灾后建筑物的高度； S24收集不同损伤程度的建筑图像作为训练集，对轻量化CNN网络MobileNetV2进行训练，利用训练好的CNN分类器，对立面损伤程度进行评估，结果表示为立面纹理震害特征值： 。

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