公开(公告)号：CN115640413A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211371966.7

申请日：2022-11-03

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 覃文柯 ,  万敏 ,  王之弈

IPC: G06F16/535 ,  G06F16/55 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习技术的城市八景生成方法及系统，涉及风景园林领域，该方法包括收集关于城市景观的优秀摄影作品，并基于神经网络模型筛选出属于传统八景的景观图片；基于设定的评分标准，通过神经网络模型对筛选出的景观图片进行评分，确定排名前八的景观图片；基于设定的命名规则，通过神经网络模型对确定的景观图片中的景观进行命名，得到新的城市八景。本发明能够实现城市八景的自动确定和命名，高效且准确。

公开(公告)号：CN115620143A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211336405.3

申请日：2022-10-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陈维亚 ,  覃文柯 ,  骆汉宾 ,  陈浪

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/422 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于建筑风格识别相关技术领域，并公开了一种新古典主义建筑风格识别系统、构建方法及识别方法。该方法包括：S1构建整体风格图像分类模型；S2构建模仿手法目标检测模型；S3构建关键性构件目标检测模型和重复性构件目标检测模型；S4将整体风格图像分类模型、模仿手法目标检测模型、关键性构件目标检测模型、重复性构件目标检测模型、建筑构件图像分类模型依次串联，其中，模仿手法、关键性构件、重复性构件目标检测模型并联，构成所需的建筑风格识别系统。通过本发明，解决现有风格识别系统中不能根据建筑立面图片形成从整体到局部的完整的新古典主义建筑风格的识别描述的问题。