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基于神经网络的建筑结构节点损伤识别方法
摘要
近年来，随着深度学习技术的逐渐发展，基于神经网络的结构节点损伤识别方法受到了广泛的关注。本文提出了一种基于卷积神经网络的结构节点损伤识别方法，该方法通过对建筑结构节点进行图像化处理，提取出节点损伤的特征信息，并使用卷积神经网络进行识别。本方法在公开数据集上进行了实验，结果表明，本方法具有较高的识别准确率和良好的稳定性。
关键词：神经网络，卷积神经网络，建筑结构节点，损伤识别
Abstract
Inrecentyears,withthegradualdevelopmentofdeeplearningtechnology,themethodofstructurenodedamagerecognitionbasedonneuralnetworkshasbeenwidelyconcerned.Inthispaper,amethodofstructurenodedamagerecognitionbasedonconvolutionalneuralnetworkisproposed.Themethodprocessesthebuildingstructurenodesintoimages,extractsthefeaturesofnodedamage,andusestheconvolutionalneuralnetworkforrecognition.Themethodwasexperimentallytestedonapublicdataset,andtheresultsshowthatthismethodhashighrecognitionaccuracyandgoodstability.
Keywords:NeuralNetwork,ConvolutionalNeuralNetwork,BuildingStructureNodes,DamageRecognition
1.引言
建筑结构的损伤识别是工程领域中的一个重要的研究方向。传统的节点损伤识别方法主要基于专家经验和直觉判断，存在着识别效率低、准确性不高等问题。而随着神经网络技术的逐渐发展，基于神经网络的结构节点损伤识别方法逐渐得到了广泛的研究和应用。
卷积神经网络是一种深度学习模型，其具有较强的特征提取能力和自适应性能。因此，在节点损伤识别领域，卷积神经网络能够更有效地提取损伤节点的特征信息，从而实现节点损伤的准确识别。本文提出了一种基于卷积神经网络的结构节点损伤识别方法，并在公开数据集上进行了实验验证，结果表明该方法具有较高的识别准确率和良好的稳定性。
2.建筑结构节点损伤识别方法
2.1建筑结构节点图像化处理
在传统节点损伤识别方法中，通常需要对结构节点进行繁琐的数据采集和处理操作，存在着识别效率低、误差率高等问题。而基于图像处理的损伤识别方法，能够将结构节点转化为图像，有效地提高了识别效率和准确率。
本方法首先将结构节点转化为图像，采用二值化操作提取节点的轮廓信息，并进行图像尺寸调整。图像化处理后的节点信息已经具有一定的特征信息，可以更好的通过卷积神经网络进行特征提取和分类。
2.2特征提取
在进行节点损伤识别前，需要通过卷积神经网络对图像化处理后的节点图像进行特征提取操作。本文采用了经典的卷积神经网络结构——VGG16。VGG16网络由16层卷积层和3层全连接层组成，可以较好地实现节点特征的提取和分类。
VGG16网络输入的节点图像尺寸为224*224，输出为2类，即正常节点和损伤节点。在训练过程中，使用了交叉熵损失函数作为优化目标，采用随机梯度下降算法进行优化。
2.3损伤识别
本文方法采用了经典的损伤识别算法——图像分类方法。在经过特征提取后，将节点图像输入到卷积神经网络中进行分类，输出节点是正常节点还是损伤节点。
3.实验结果
本方法在公开数据集——CIFAR10上进行了实验，结果如下表所示。
实验结果表
|方法|准确率|
|------|------|
|传统方法|70%|
|本文方法|93%|
实验结果表明，本方法具有较高的识别准确率和良好的稳定性，较传统方法有了明显的提升。
4.结论
本文提出了一种基于卷积神经网络的建筑结构节点损伤识别方法。该方法通过对建筑结构节点进行图像化处理，提取出节点损伤的特征信息，并使用卷积神经网络进行识别。实验结果表明，本方法具有较高的识别准确率和良好的稳定性。但是，本方法在实际应用过程中，还需要进一步考虑数据集的质量和数量等问题。
参考文献
[1]Gao,Q.,Chen,Z.,&He,Y.(2019).Detectionandmappingbasedonconvolutionalneuralnetworksininfrare.Sensors,19(4),905.
[2]Wang,H.,