买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储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：CN117475336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311518840.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储介质是由石炀;王文科;张杰;张大玉;刘飞;许超;张学玲;孙喆;田董炜;胡璐锦设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待识别村落图像；将所述待识别村落图像输入至建筑识别模型中，得到所述建筑识别模型输出的所述待识别村落图像中所有村落各自的建筑信息，所述建筑识别模型是基于村落图像样本和建筑信息样本训练得到的；针对所述所有村落中的各村落，根据村落的建筑信息，确定所述村落中建筑的风貌信息。该方法采用建筑识别模型，可对待识别村落图像进行自动识别，在提高了数据处理效率的同时，可得到准确性较高的所有村落各自的建筑信息，进而得到准确性较高的所有村落各自的风貌信息。

本发明授权村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种村落建筑风貌确定方法，其特征在于，包括： 获取待识别村落图像； 将所述待识别村落图像输入至建筑识别模型中，得到所述建筑识别模型输出的所述待识别村落图像中所有村落各自的建筑信息，所述建筑识别模型是基于村落图像样本和建筑信息样本训练得到的；建筑信息用于表征建筑类型、建筑尺度和建筑格局；所述建筑识别模型包括残差网络、ASPP以及NAS-FPN；所述村落各自的建筑信息是通过如下步骤得到的：通过所述残差网络对所述待识别村落图像进行特征提取，得到包含建筑信息的第一特征，通过ASPP对所述第一特征进行池化操作，得到包含多尺度建筑信息的第二特征，通过NAS-FPN对所述第二特征进行特征融合，得到包含综合信息的第三特征；根据所述第三特征得到所述村落各自的建筑信息； 针对所述所有村落中的各村落，根据村落的建筑信息，确定所述村落中建筑的风貌信息；其中，对该村落的建筑信息进行分析，从建筑类型、建筑尺度和建筑格局这三个视角构建量化评价指标体系，进而得到该村落中建筑的风貌信息； 所述方法还包括：根据所有风貌类型各自的风貌信息，确定村落建筑风貌的类型特征； 其中，所述风貌信息包括：建筑规模、建筑面积平均值、建筑面积占比、建筑面积多样性、建筑分布聚集度及建筑分布紊乱度，风貌类型包括传统风貌建筑、风貌协调建筑与风貌不协调建筑，所述根据村落的建筑信息，确定所述村落中建筑的风貌信息，包括： 根据所述村落的建筑信息，确定所有类别风貌中任一类风貌的建筑总面积和所述所有类别风貌中所有建筑的总面积；根据所述建筑总面积和所述所有建筑的总面积，基于公式，确定所述村落中任一类风貌的建筑面积占比，其中，表示建筑面积占比，表示建筑总面积，表示所有建筑的总面积，，表示村落中建筑的总数量，表示所有建筑中第个建筑的面积； 根据所述村落的建筑信息，确定所述所有类别风貌中任一类风貌下建筑的面积平均值；根据所述面积平均值，基于公式，确定所述村落中任一类风貌的建筑面积多样性，其中，，，表示建筑面积多样性，表示村落中建筑的总数量，表示所有建筑中第个建筑的面积，表示建筑面积平均值； 根据所述村落的建筑信息，确定所述所有建筑对应的观测平均间距和预测平均间距；根据所述观测平均间距和所述预测平均间距，基于公式，确定所述村落的建筑分布聚集度，其中，表示建筑分布聚集度，表示观测平均间距，表示预测平均间距； 根据所述村落的建筑信息，确定所述所有建筑对应的观测平均间距；根据所述观测平均间距，基于公式，确定所述村落的建筑分布紊乱度，其中，，，表示建筑分布紊乱度，表示村落中建筑的总数量，表示所有建筑中第个建筑与第个建筑的相邻建筑之间的间距，表示观测平均间距。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京建筑大学，其通讯地址为：100044 北京市西城区展览馆路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。