1. 毕业设计（论文）主要内容：
飓风过后的损害评估对于应急管理人员和急救人员及时抢灾救灾至关重要，依靠人力来识别和量化损坏建筑物数量的方法不仅费时而且效率低下。遥感卫星影像由于其获取信息快、受限制条件少、获取的信息量大、更新周期短、技术先进等特点，在资源监测、社会观察、自然灾害评估、信息获取等领域发挥着重要作用。本次毕业设计旨在希望学生了解遥感卫星影像的特性，掌握卷积神经网路的原理和算法，并基于2017年哈维飓风事件中所获的卫星图像，编写代码实现对建筑物是否损坏进行检测分类和标注。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.熟悉遥感卫星影像特性；
2.熟悉卷积神经网络的原理、结构和应用；
3.分析并思考实现飓风后卫星图像受损建筑物检测标注的算法结构和具体实现方法；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2020.1-2020.2 查找资料，文献归纳、分析、整理，撰写开题报告、翻译英文资料。
2020.2-2020.3 熟悉卷积神经网络算法，并制定任务实现的流程和步骤。
4. 主要参考文献
[1] Sean Andrew Chen, Andrew Escay,Christopher Haberland, Tessa Schneider, Valentina Staneva, YoungjunChoe.Benchmark Dataset for Automatic Damaged Building Detection from Post-HurricaneRemotely Sensed Imagery[J/OL].https://arxiv.org/abs/1812.05581,2018-12-13.
[2] Quoc Dung Cao, Youngjun Choe,"Detecting Damaged Buildings on Post-Hurricane Satellite Imagery Based onCustomized Convolutional Neural Networks", IEEE Dataport, 2018. [Online].Available: http://dx.doi.org/10.21227/sdad-1e56. Accessed: Dec. 12, 2019.
[3] 单建华.卷积神经网络的Python实现[M].人民邮电出版社:北京,2019.
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