公开(公告)号：CN117315477A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311346086.9

申请日：2023-10-17

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 王新阳 ,  郑晓天 ,  孙俏 ,  陈志泊 ,  许福 ,  朱子睿 ,  杨锋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的古建筑识别方法，属于机器学习技术领域。该方法通过改进InceptionV3卷积神经网络结构，并利用迁移学习提高训练速度，将图片输入模型后，对图片中的建筑进行特征提取，随后进行特征的权值运算得到建筑的所属类型。并将识别系统集成到软件平台，在提高识别准确率的同时，将古建筑识别系统应用到数字化建档中有助于降低建档难度，提高建档效率。采用本发明的方法，可以从客观辅助工作人员提高识别效率和准确率，从而有效针对不同的古建筑类型采取不同的保护措施。