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本发明公开了基于Mask‑RCNN实例分割模型的建筑立面开洞率智能批量测算方法，属于城乡规划遗产保护技术领域。首先采集街区的街景照片与视频数据并进行预处理，以构建Mask‑RCNN模型训练的基础数据集；接下来，将处理后的数据集输入Mask‑RCNN模型进行训练，获得最优模型权重；利用训练好的模型对包括门、窗在内的街景建筑风貌要素进行实例分割标注。通过Python平台的OpenCV库对建筑立面图像及模型推理得到的Mask掩膜图像进行相同的自动透视矫正。最后利用Python编程语言中的计算机视觉技术结合几何计算方法，智能批量计算得到建筑立面的开洞率。与现有技术相比，本发明提高了建筑立面开洞率测算的效率和准确性，为城乡规划中街区保护及建筑风貌特征的管控提供了科学依据和技术支撑。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202411341103.4
Filing Date： 2024-09-25
Publication Date： 2024-12-20
Pub. No.： CN119169469A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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