[发明专利]基于深度学习与孟塞尔色彩的区域建筑空间特征分析方法在审
| 申请号： | 202110563189.5 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113205600A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 邵金鑫;张鼎;刘浏;姜男 | 申请（专利权）人： | 苏州城室科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/10 | 分类号： | G06T17/10;G06T11/00;G06F16/29;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 杨芬 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于深度学习与孟塞尔色彩的区域建筑空间特征分析方法，包括获取目标研究范围的城市街道景观影像数据作为原始图像；采用优化的动态阈值白平衡算法对原始图像进行白平衡处理；利用语义分割算法提取图像中的建筑物区域作为研究内容；利用色阶细节劣化方法提取图像色相、饱和度、灰度特征作为原始色彩数据；利用孟塞尔色彩空间体系进行降维处理，形成孟塞尔色彩数据；将原始图像划分为若干格网，利用空间分析算法分析各格网的孟塞尔色相、彩度、明度特征；利用空间分析算法分析孟塞尔色彩数据在目标研究范围内的分布特征。本发明大幅降低数据收集整理的工作量，极大的提升了工作效率，为城市风貌的规划、建设和管理提供重要的参考依据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 孟塞尔 色彩 区域 建筑 空间 特征 分析 方法 | ||
【主权项】：
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