Automatic assessment of post-earthquake buildings based on multi-task deep learning with auxiliary tasks
저자
Huamei Zhu (Monash University) ; Zhihang Li (Monash University) ; Mengqi Huang (Monash University) ; Pengxuan Ji (Monash University) ; Hongyu Huang (Zhejiang University) ; Qianbing Zhang (Monash University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
383-392(10쪽)
제공처
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
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