[发明专利]基于震后航拍影像的近实时震损评估方法

权利要求书

1.一种基于震后航拍影像的近实时震损评估方法，其特征在于，包括：

识别震后航拍影像中各个建筑的实际建筑倒塌状态，获取震区的实际建筑倒塌分布图，其中，实际建筑倒塌分布图包括震区中各个建筑的实际建筑倒塌状态；

根据至少一个非线性时间历程分析工况对建筑模型执行震区建筑震害模拟，得到震区的各个模拟建筑倒塌分布图，其中，一种非线性时间历程分析工况对应一个模拟建筑倒塌分布图，模拟建筑倒塌分布图包括震区中各个建筑的模拟详细破坏状态；

将各个模拟建筑倒塌分布图与实际建筑倒塌分布图进行匹配，得到每个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分；

根据各个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分选择最优模拟建筑倒塌分布图；

根据最优模拟建筑倒塌分布图中各个建筑的模拟详细破坏状态进行各个建筑的震损评估；

其中，所述至少一个非线性时间历程分析工况的创建方式为：确定至少一个地面运动预测方程；从地震动数据库中获取至少一条地震动记录；利用所确定的至少一个地面运动预测方程对所获取的至少一条地震动记录进行调幅，以构建至少一个非线性时间历程分析工况。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据最优模拟建筑倒塌分布图中各个建筑的模拟详细破坏状态进行各个建筑的震损评估，包括：

对每个建筑：

根据公式L_h＝S×D_h×P计算房屋破坏损失L_h，其中，S为房屋建筑面积，P为房屋重置单价，D_h为最优模拟详细破坏状态对应的房屋破坏损失比；

根据公式L_d＝γ₁×γ₂×(ξ×S)×D_d×(η×P)计算装修破坏损失L_d，其中，γ₁为考虑各个地区经济状况差异的修正系数，γ₂为考虑不同建筑用途的修正系数，ξ为中高档装修房屋建筑面积占总房屋的比例，η为房屋装修费用与房屋主体造价的比值，D_d为最优模拟详细破坏状态对应的装修破坏损失比；

根据房屋破坏损失L_h和装修破坏损失L_d计算每个建筑的房屋地震经济损失。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个模拟建筑倒塌分布图与实际建筑倒塌分布图进行匹配，得到每个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分，包括：

对第i个模拟建筑倒塌分布图：

根据公式计算第j个建筑对应第i个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分S_aij；

根据公式计算第i个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分S_Ai；

其中，y_ij为第j个建筑对应第i个模拟建筑倒塌分布图的模拟详细破坏状态，y_j为第j个建筑的实际建筑倒塌状态，i为正整数，m为正整数，m为震区中的建筑总数，j为正整数，j在1至m中取值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各个模拟建筑倒塌分布图与实际建筑倒塌分布图进行匹配，得到每个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分，包括：

对第i个模拟建筑倒塌分布图：

根据公式计算第j个建筑对应第i个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分S_bij；

根据公式计算第i个模拟建筑倒塌分布图的相似度得分S_Bi；

其中，第j个建筑的权重p_j为第j个建筑的倒塌概率；

其中，y_ij为第j个建筑对应第i个模拟建筑倒塌分布图的模拟详细破坏状态，y_j为第j个建筑的实际建筑倒塌状态，i为正整数，m为正整数，m为震区中的建筑总数，j为正整数，j在1至m中取值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据公式计算第j个建筑的倒塌概率p_j；

其中，x为倒塌概率因素向量，θ为基于机器学习中的逻辑分类算法训练得到的参数向量θ，逻辑函数h(z)的值域为(0,1)。