[发明专利]基于深度学习的建筑墙面渗漏水表观发育状况预测方法在审
| 申请号： | 202110674690.9 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113421236A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 刘金杉;卢昱杰;韩进;高慧;赵宪忠 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/80;G06T5/00;G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 陆惠中;赵旭 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的建筑墙面渗漏水表观发育状况预测方法，属于深度学习领域，包括：获取建筑墙面渗漏水视频，对渗漏水视频中的所有帧图像进行畸变校正；通过基于深度学习网络的视频语义分割和二值化技术从所有帧图像中提取出渗漏水的形状信息，建立用于渗漏水表观发育状况预测的时序样本库；将时序样本库输入至Transformer网络，获得时间与渗漏水表观发育状况关系的时序预测模型；将待预测的建筑墙面渗漏水视频输入时序预测模型，获得未来某个时间的建筑墙面渗漏水表观发育状况，渗漏水表观发育状况包括渗漏水的形状信息。本发明通过建立基于深度学习的语义分割模型和时序预测模型，根据现有渗漏水视频预测未来的渗漏水形状，弥补现有技术的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 建筑 墙面 渗漏水 表观 发育 状况 预测 方法 | ||
【主权项】：
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