公开(公告)号：CN118865163A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410826154.X

申请日：2024-06-25

Applicant: 东南大学

Inventor： 淳庆 ,  马世驭 ,  花全均 ,  张承文 ,  翟飞

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V20/70 ,  G06F17/16 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/126 ,  G06T7/13 ,  G06T5/70

Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的砌体建筑遗产残损识别与定位方法，首先，基于航拍图片信息，利用深度学习方法学习砌体建筑遗产的典型残损病害形态与位置特征，实现残损病害的自动化、智能化识别；其次，针对航拍图片信息特点对目标识别网络YOLOv5n进行改进，实现具有更高检测精度、更快检测速度的Improved‑YOLOv5n；然后，采用基于遗传算法的OTSU多阈值图像分割算法对残损进行分割，能够获得清晰的损伤边缘；最后，采用靶标法排除不利于残损边缘几何定位的干扰因素，最终得到残损边缘在所在平面内的真实物理位置以及几何信息。本发明的残损识别与定位方法具有自动化、智能化的特点，检测网络具有较快的检测速度和精度。