一种基于图像的建筑物主体结构变更智能检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像的建筑物主体结构变更智能检测方法。建筑室内主体结构都是按照规范进行设计的，一旦墙体、柱体等主体结构发生变更，会危害建筑本身的安全，特别是在一些人防工程的地下空间，墙体、柱体等主体结构变更会不利于战时人员与物资的防护。本发明采用深度学习与图像处理技术结合的方法来检测室内主体结构变更，先利用YoloV4模型检测图像中的可移动物品，然后利用当前图像与模板图像的掩图计算HOG特征相关性与二值化差值，进而计算出主体结构的变更概率，当变更概率多次大于阈值时判定主体结构发生改变。本方法能极大地排除可移动物体、各类光线变化造成的干扰，取得了良好的效果。