公开(公告)号：CN118570125A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410577733.5

申请日：2024-05-10

Applicant: 北京林业大学

Inventor： 张厚江 ,  孙书祺 ,  李玉风 ,  欧阳武 ,  范越 ,  崔天乐

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/048 ,  G06T7/90 ,  G06T5/20 ,  G06T5/70 ,  G06V10/764 ,  G06T7/62 ,  G06T7/60 ,  G06V10/82 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合与机器学习的古建筑墙体木柱缺陷分级方法，包括：搭建木柱表观特征信息采集装置，实现木柱缺陷图像采集和增强处理；设计和搭建木柱内部缺陷数据采集装置，采集微钻阻力数据并处理；测量木柱实体缺失数据并汇入微钻阻力数据；进行数据集扩充，融合多源数据集；选取墙体木柱缺陷分级指标，确定缺陷分级标准进行古建筑墙体木柱缺陷分级；以分级结果为标签，建立GWO‑RBF神经网络模型，进行基于机器学习的木柱缺陷分级。本发明融合了多源数据，利用机器学习神经网络模型，实现了木柱缺陷准确、快速和无损的分级检测。