[發明專利]用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法及目標識別方法

在審

• 申請號: 202110504206.8
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113160209A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 趙宇翔;王卓琳;王易豪;劉輝;陳玲珠;張東波
• 申請（專利權）人: 上海市建筑科學研究院有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T3/40;G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 孟旭彤

1.一種用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法，包括：

(S11)檢測人員通過圖片采集設備獲取建筑外立面圖片，并將其作為待標注圖片；

(S12)通過顯示屏將獲取的待標注圖片實時顯示在用戶端，檢測人員通過人機交互界面控制生成標注框，產生標注文件以及標注圖片，并將標注圖片與標注文件傳輸至服務器端；

(S13)通過圖片切割處理算法對標注圖片與標注文件進行預處理，使其適應目標識別模型的要求；

(S14)通過獲取到的標注圖片與標注文件，對預訓練過的目標識別模型進行微調，生成對該建筑針對性優化的目標識別模型，并將訓練好的模型參數傳輸至用戶端。

2.根據權利要求1所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法，其特征在于：所述標注文件包含以下信息：標注框坐標，標注框大小，標注損傷類型；所述損傷類型包括裂縫、水漬、局部破損、空鼓、空調支架銹蝕。

3.根據權利要求1所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法，其特征在于：所述服務器端為私有服務器或云服務器；所述用戶端為PC、平板電腦或手機。

4.根據權利要求1所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法，其特征在于：所述目標識別模型為卷積神經網絡模型。

5.根據權利要求4所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標標注方法，其特征在于：所述微調通過凍結預訓練模型的部分臨近輸入的卷積層，并訓練其余的卷積層和全連接層實現。

6.一種用于建筑外立面損傷檢測的目標檢測方法，其特征在于，對目標建筑的建筑外立面進行損傷檢測之前，針對目標建筑物采用權利要求1至5中任一所述的目標標注方法對目標識別模型進行微調，得到優化的目標識別模型；對目標建筑的建筑外立面進行損傷檢測的過程包括：

(S21)檢測人員通過圖片采集設備獲取建筑外立面圖片；

(S22)通過圖片切割處理算法對建筑外立面圖片進行預處理，得到若干子圖片，使得子圖片適應目標識別模型的要求；

(S23)采用優化后的目標識別模型對切割出的子圖片進行目標識別，生成檢測文件；

(S24)通過圖片拼接處理算法將切割出的子圖片拼接，得到完整圖片，將檢測文件處理并生成全圖坐標下的目標框；

(S25)通過顯示屏在完整圖片上顯示識別出的目標框與損傷類型。

7.根據權利要求6所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標檢測方法，其特征在于，步驟(S22)對建筑外立面圖片進行圖片切割的過程中，對建筑外立面圖片進行第二次錯位切割。

8.根據權利要求6所述的一種用于建筑外立面損傷檢測的目標檢測方法，其特征在于，步驟(S24)中所述的拼接處理算法包含刪除重復目標框的NMS算法。