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一种基于建筑物剖面图深度学习的屋顶样式识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于建筑物剖面图深度学习的屋顶样式识别方法，涉及三维建模、历史建筑与文化保护、旅游规划、城市第五立面规划设计等技术领域，首先，依次确定研究区内所有建筑物的外轮廓边界、外接矩形以及对角线。其次，用建筑物的外轮廓边界对建筑物的对角线进行裁剪。再，基于裁剪的结果，生成研究区内所有建筑物的剖面图。最后，利用图像深度学习算法，基于所有建筑物的剖面图的分类，实现不同屋顶样式识别。本发明能够利用建筑物屋顶的剖面图差异性，通过图像深度学习来实现建筑屋顶样式的识别。

著录项

  • 公开/公告号CN113902720A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏省城市规划设计研究院有限公司;

    申请/专利号CN202111197392.1

  • 发明设计人 韦胜;高湛;陈军;徐云翼;

    申请日2021-10-14

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101);G06T7/136(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱桢荣

  • 地址 210036 江苏省南京市鼓楼区草场门大街88#江苏建设大厦

  • 入库时间 2023-06-19 13:35:32

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