[发明专利]一种基于深度神经网络的建筑物场景理解系统及方法在审
| 申请号： | 202110716807.5 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113283392A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 罗恒阳;程飞;齐敏;邵闻达;殷黎明;张磊 | 申请（专利权）人： | 苏州威视通智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州博士科创知识产权代理有限公司 44663 | 代理人： | 马天鹰 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市工*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的建筑物场景理解系统及方法，属于环境保护措施技术领域，其包括图像采集模块、边缘计算模块和存储模块，边缘计算模块包括AI核心运算模块和网络传输模块，AI核心运算模块包括模型应用单元和soil判断单元；模型应用单元对图像采集模块采集到的图像进行判断，图像采集模块拍摄到的图像同步传输至模型应用单元，模型应用单元推理出图像中铁板、绿网、裸土、混凝土路面四种类型路面所在的位置及所占的大小并传输至soil判断单元判定是否存在裸土路面。本发明具有能够准确识别场景中的裸露土地、硬化地面、绿化地面以及防尘网覆盖地面来计算裸土覆盖率，从而实现长时间、高质量、可观的裸土覆盖率统计的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 建筑物 场景 理解 系统 方法 | ||
【主权项】：
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