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龙图腾网获悉华南理工大学;广州大斧文化科技有限公司申请的专利中国传统民居类型识别方法、系统、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510056935.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权中国传统民居类型识别方法、系统、设备和介质是由陶金;包书慧;曾雨心;黄一昕;叶昭怡;李庚设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本中国传统民居类型识别方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的中国传统民居类型识别方法、系统、电子设备和可存储介质，该识别方法步骤如下：依据文献和建筑类型图像特征，归纳出9大类23小类中国传统民居类型；制作包含23类具有特征差异的传统民居建筑图像的训练集和验证集；使用上述训练集和验证集，在预权重模型YOLOv8x的基础上，训练得到优化的传统民居类型识别模型；将带有地理语义信息的待预测图像集输入模型，得到中国不同县级行政单位传统民居类型识别结果。本方法可用于中国范围内传统民居类型的快速、准确检测，识别结果可作为传统民居建筑类型分布研究的论证支撑。

本发明授权中国传统民居类型识别方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的中国传统民居类型识别方法，其特征在于，所述中国传统民居类型识别方法针对的识别主体为中国传统民居建筑，包括如下步骤： S1、构建中国传统民居类型标准：以《中国传统民居类型全集》及公开文献数据为基础整理获得中国传统民居类型，根据中国传统民居类型标准定义9大类共23种中国传统民居类型； S2、获取各类中国传统民居图像：从公开图像数据网站获取各类中国传统民居类型的图像，形成民居类型图像集A； S3、制作训练集和验证集：在民居类型图像集A中，标注包含23种目标民居类型的传统民居图像，按照9:1比例划分形成训练集T和验证集Y，其中，所述训练集T和验证集Y中均包含23种民居类型； S4、训练识别模型：使用上一个步骤制作的训练集T，在YOLOv8x预训练权重模型的基础上进行训练，在验证集Y上进行验证，获取中国传统民居类型识别模型；所述步骤S4中训练并获取中国传统民居类型识别模型build_reco_best.pt的过程包括：加载YOLOv8x预训练模型，将训练迭代轮数设置为300世代、初始学习率设置为0.01、权重衰减率设置为0.005、批量大小设置为16，将训练得到的模型在验证集Y上进行测试，验证模型最终得到中国传统民居类型识别模型build_reco_best.pt； 其中设置YOLOv8x预训练权重模型超参数，总损失函数的公式为： 其中，L total 是总损失函数；L是原始损失函数，用来衡量YOLOv8x预训练权重模型检测结果和实际结果之间的差距；是权重衰减率；i是索引变量，用于遍历模型中的所有权重参数，w i 表示模型中的第i个权重参数，是所有模型权重的平方和，表示正则化项，用于控制YOLOv8x预训练权重模型的复杂程度； S5、获取中国传统民居图像：从公开图像数据网站获取中国全域传统民居图像或者实时采集中国全域传统民居图像，形成待识别图像集B； S6、识别中国传统民居类型：将待识别图像集B中的民居图片输入中国传统民居类型识别模型中进行识别，通过计算得到待识别图像集B中图像的类型识别结果；所述步骤S6中，将待识别图像集B中的图片输入至模型build_reco_best.pt进行计算，设置置信度阈值conf-thres为0.80，设置交互比阈值iou-thres为0.60，设置开启保存txt文档结果，得到每一张传统民居的图像识别结果和txt文档结果；图像识别结果包括类别、检测框、置信度分数，一个检测框对应一个类别和置信度分数；txt文档结果包括类别、检测框的位置信息，其中，置信度分数表示中国传统民居类型识别模型认为检测框内存在民居类型的概率以及存在的民居建筑属于某一类别的确信程度，置信度分数是介于0到1之间的浮点数，接近1的置信度分数表示模型非常确定检测框内存在某个类别的民居目标，接近0的置信度分数表示模型对改检测框的民居目标存疑，或者认为检测框内不存在民居目标； 每一张传统民居的图像识别结果图像的识别结果分别写入单独的一个txt文档中，txt文档名称与源图片保持一致；其中，每一个txt文档包含一条或多条识别结果记录，一条识别结果记录对应图像识别结果中的一个检测框内对象的类别识别结果和检测框的位置信息。

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