| 基于卷积神经网络的古建筑脊兽自动识别方法 |
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| 引用本文： | 纪宇航,董友强,侯妙乐,齐莹,霍芃芃.基于卷积神经网络的古建筑脊兽自动识别方法[J].地理信息世界,2021,28(3):54-60. |
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| 作者姓名： | 纪宇航 董友强 侯妙乐 齐莹 霍芃芃 |
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| 作者单位： | 北京建筑大学 测绘与城市空间信息学院,北京 102616;北京建筑大学 北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京 102616;北京建筑大学 建筑与城市规划学院,北京 102616;北京建筑大学 测绘与城市空间信息学院,北京 102616;北京建筑大学 北京市建筑遗产精细重构与健康监测重点实验室,北京 102616;北京市测绘设计研究院, 北京 100089 |
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| 摘 要： | 针对古建筑脊兽识别准确率和自动化程度不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络的脊兽自动识别方法.该方法主要分为4个步聚:①爬取众源数据建立脊兽数据集;②构建脊兽特征金字塔网络(Ridge Beast-Feature Pyramid Network,RB-FPN)提取图像深度语义,检测脊兽的潜在区域;③利用ImageNet预训练权重精调ResNet50模型参数,实现脊兽种类精细分类;④识别测试集样本综合评价性能指标.试验结果表明,本文所提出的脊兽自动识别方法准确率可达92.17％,召回率为82.02％,F1值为0.87,能有效地识别数字图像中的脊兽装饰件种类,结果可满足屋顶精细三维重建、维护管理与断代等应用需求.
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 目标检测 图像分类 脊兽 |
The Ridge Beast Recognition Based on Convolutional Neural Network |
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| JI Yuhang,DONG Youqiang,HOU Miaole,QI Ying,HUO Pengpeng.The Ridge Beast Recognition Based on Convolutional Neural Network[J].Geomatics World,2021,28(3):54-60. |
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| Authors: | JI Yuhang DONG Youqiang HOU Miaole QI Ying HUO Pengpeng |
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