公开(公告)号：CN117058395A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311311035.2

申请日：2023-10-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 杨新聪 ,  闵杰 ,  金楠

IPC: G06V10/26 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明公开了一种基于图像语义分割的建筑外窗冰雹致损自动评估方法，先对图像采集获取的图片进行人工筛选和预处理，得到建筑外窗冰雹致损图片集；采用语义分割标注工具对图片集进行各图像及其像素的人工标注，形成建筑外窗冰雹致损数据集；基于UNet网络构建冰雹致损的建筑外窗损伤程度识别语义分割网络并进行训练；利用训练好的网络对建筑外窗图像进行损伤程度识别；利用损伤程度识别对某一区域不同损伤程度的数量进行统计、叠加，计算此区域中受损外窗总数量与建筑外窗总数量的比值即为建筑灾损率。本发明通过对深度学习语义分割模型输出结果的进一步分析，实现了灾损评估指标端到端的计算，提高了灾情评估效率。

公开(公告)号：CN118711129A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410810321.1

申请日：2024-06-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 杨新聪 ,  闵杰 ,  金楠

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明申请提供了一种建筑窗体的损伤识别方法、装置、终端设备及存储介质，所述损伤识别方法包括：获取目标建筑窗体的待识别图像；将所述待识别图像输入损伤识别模型，并基于所述损伤识别模型的输出，得到对所述目标建筑窗体的损伤识别结果；其中，所述损伤识别模型基于若干样本图像以及与所述样本图像对应的标注图像，通过预先训练的语义分割模型训练得到；标注内容包括样本图像的未受损区域、未贯穿的损伤区域以及贯穿的损伤区域。实施本发明申请，通过标注样本图像的各种损伤类型，训练得到损伤识别模型，从而用于对目标建筑窗体的识别，可以识别不仅限于裂缝类型的、细小损伤，提高了不明显的损伤的识别成功率。