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基于建筑图斑和深度学习的建筑结构类型预测方法及系统

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本发明公开了一种基于建筑图斑和深度学习的建筑结构类型预测方法及系统，该方法包括：确定建筑图斑要素；根据建筑层数建立建筑轮廓与颜色的映射关系，将建筑轮廓填充不同的颜色；将已知结构类型的建筑作为样本数据，未知结构类型的建筑作为待预测建筑物，分别为样本数据和待预测建筑物制作建筑图斑；基于样本数据的建筑图斑训练预设的卷积神经网络，建立建筑物结构类型预测模型；利用预测模型，根据待预测建筑物的建筑图斑得到其建筑结构类型的预测结果。本发明基于建筑图斑，能够考虑到建筑外观特征及周边区域等特征的复杂性和综合性，通过深度学习快速准确地确定建筑物的结构类型。

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公开/公告号CN114677522B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.12.02

原文格式PDF
申请/专利权人北京科技大学;
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申请/专利号CN202210265437.2
发明设计人许镇;吴莹莹;杨雅钧;齐明珠;
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申请日2022.03.17
分类号G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T11/00;
代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司;
代理人张仲波;付忠林
地址 100083 北京市海淀区学院路30号
入库时间 2022-12-29 02:03:09

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