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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了应用YOLO的历史文化街区建筑屋顶坡度智能批量识别方法，该方法通过收集大量的历史文化街区街景图像数据，利用深度神经网络学习建筑屋顶的形态特征，实现对建筑屋顶等风貌要素的智能自动识别和分类，并通过图像处理技术快速检测与计算建筑屋顶的坡度。这种方法不仅能够大幅提升识别的效率和准确性，实际操作门槛低，同时能够处理复杂多变的街区景观，为历史文化街区的保护与规划提供科学、高效的技术支持。该方法还考虑到了城市环境因素对建筑视觉感知的影响，通过自定义多种风貌要素的类别参数，进一步优化识别模型，使之更贴合实际应用场景，为历史文化街区遗产保护与风貌基因图谱的构建提供更为精确的数据与技术支持。
主权项：1.应用YOLO的历史文化街区建筑屋顶坡度智能批量识别方法，其特征在于，该方法的实施步骤如下：步骤1，采集需进行风貌识别的街区的街景与视频数据，按帧数批量截图，并在Photoshop中进行预处理，包括调整图像分辨率、裁剪不必要的边缘部分，构建YOLOv5模型训练的基础数据集；步骤2，将数据集输入YOLOv5模型进行训练，并得到最优权重；步骤3，基于训练得到的YOLO模型对历史文化街区街景进行智能批量识别，对街区建筑屋顶进行快速框选标注；步骤4，基于OpenCV智能批量识别屋顶识别框的边界坐标并裁剪，将所得图片进行自动透视矫正，构成屋顶识别数据集；步骤5，基于Canny算法对屋顶数据集图片进行自动边缘检测，并通过OpenCV检测边缘斜率，最终换算得到屋顶坡度值的数据集；步骤6，对导出的斜率与坡度数据集基于SPSS平台进行K-means聚类分析，获得统计特征值，最终得到建筑屋顶的坡度区间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 应用YOLO的历史文化街区建筑屋顶坡度智能批量识别方法
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