[发明专利]基于多尺度输入神经网络的建筑风场地面粗糙度识别方法在审
| 申请号： | 202111527721.4 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114511727A | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 仇建磊;李庆祥;许伟;肖丹玲 | 申请（专利权）人： | 广东省建筑科学研究院集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774 |
| 代理公司： | 广州知友专利商标代理有限公司 44104 | 代理人： | 李海波;高修华 |
| 地址： | 510500 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度输入神经网络的建筑风场地面粗糙度识别方法，包括如下步骤：S1.根据建筑周边范围大小划分至少2个尺度，采集卫星图像；S2.采用ESDU方法标定图像地面粗糙度；S3.构建多尺度输入卷积神经网络模型，采用相互独立的卷积神经网络分别训练输入的每种尺度的扇形图，至SoftMax层输出结果；S4.在SoftMax层对多种尺度扇形图的训练输出结果进行融合，计算Loss函数；S5.对比Loss函数值收敛误差，得到分类模型；S6.将待测图像输入分类模型进行识别分类，获得分类结果。本发明用于提升建筑风场试验模拟的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 输入 神经网络 建筑 地面 粗糙 识别 方法 | ||
【主权项】：
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