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基于可见光和红外图像融合的建筑外墙空鼓与脱落识别方法研究
被引量:
1
1
作者
王玮
米庆仁
+1 位作者
肖云
杨新聪
《工业建筑》
2024年第5期51-59,共9页
建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进...
建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进行图像采集并通过人工智能模型对建筑外墙缺陷进行识别的方法逐渐流行开来。然而,目前对于缺陷检测的研究仅针对单一模态的可见光图像或者红外图像,往往只能对某一缺陷进行检测,且没有考虑缺陷之间的转换关系。针对这一问题,通过融合建筑外墙的可见光和红外图像,结合两种模态的图像信息,并通过不同深度的UNet和Res-UNet模型对融合后图像进行建筑外墙缺陷识别,比较了不同深度模型的识别效果。试验结果表明,深度为4的Res-UNet模型对建筑外墙的空鼓和脱落具有很好的识别效果。
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关键词
多模态融合
可见光和红外图像融合
外墙缺陷识别
深度学习
原文传递
题名
基于可见光和红外图像融合的建筑外墙空鼓与脱落识别方法研究
被引量:
1
1
作者
王玮
米庆仁
肖云
杨新聪
机构
广州地铁集团有限公司
哈尔滨工业大学(深圳)
中铁建华南建设有限公司
出处
《工业建筑》
2024年第5期51-59,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3801203)
国家自然科学基金青年科学基金项目(52108286)
深圳市高等院校稳定支持计划项目(GXWD20220818002513001)。
文摘
建筑外墙空鼓与脱落的识别对于确保城市老旧建筑物周围公共安全至关重要。传统的人工原位检测方法需要耗费大量人力物力且存在一定的安全风险,此外识别结果也会受到专业人员的工作经验和工作状态等主观因素的影响。近年来,采用无人机进行图像采集并通过人工智能模型对建筑外墙缺陷进行识别的方法逐渐流行开来。然而,目前对于缺陷检测的研究仅针对单一模态的可见光图像或者红外图像,往往只能对某一缺陷进行检测,且没有考虑缺陷之间的转换关系。针对这一问题,通过融合建筑外墙的可见光和红外图像,结合两种模态的图像信息,并通过不同深度的UNet和Res-UNet模型对融合后图像进行建筑外墙缺陷识别,比较了不同深度模型的识别效果。试验结果表明,深度为4的Res-UNet模型对建筑外墙的空鼓和脱落具有很好的识别效果。
关键词
多模态融合
可见光和红外图像融合
外墙缺陷识别
深度学习
Keywords
multimodal fusion
visible and infrared image fusion
exterior wall defect detection
deep learning
分类号
TU746 [建筑科学—建筑技术科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可见光和红外图像融合的建筑外墙空鼓与脱落识别方法研究
王玮
米庆仁
肖云
杨新聪
《工业建筑》
2024
1
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