公开(公告)号：CN110197511A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910170727.7

申请日：2019-03-07

Applicant: 上海数城网络信息有限公司 ,  复旦大学

Inventor： 许志榕 ,  朱永刚 ,  张帆 ,  王海鹏 ,  高岳 ,  徐猛 ,  冉江 ,  王蔓蔓 ,  夏军

IPC: G06T7/90 ,  G06T7/10 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 基于深度学习的城市建筑色彩获取方法，包括：获取城市建筑的静态图片；对所获得图片进行批量白平衡处理；利用深度学习模型，提取每张图片中的建筑物；对所提取建筑物的颜色进行拾取、汇总，并统计；颜色聚类实现，分别获取不同区域内的主色调。本发明获取速度快，能够准确地分割图像、拾取所需要的内容；人员投入较少，分析方法更为客观，能实现结果的一致性。

公开(公告)号：CN109993803A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910137476.2

申请日：2019-02-25

Applicant: 复旦大学 ,  上海数城网络信息有限公司

Inventor： 王海鹏 ,  施燕清 ,  徐丰 ,  朱永刚

IPC: G06T7/90 ,  G06K9/32

Abstract: 本发明属于城市色彩规划技术领域，具体为城市色调的智能分析与评价方法。本发明方法的步骤包括：采用人工智能算法对街景图像数据进行语义分割，提取其中的建筑物；采用文字智能检测算法与图像处理技术，提取街景中的店招；基于HSV颜色体系，提取统计建筑物与店招颜色；分析判断店招与建筑物色调是否与指定区域的主色调协调，并标出不协调区域；利用图像美学评价算法，评价给出不协调区域的整改方案。本发明利用深度学习算法进行图像分割、店招提取、美学评价，随着数据量的增大，算法的精度亦能逐步提高。本发明方法适用于城市图像大数据，鲁棒性高，实时性好，具有推广应用前景。