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设计一种基于空间数据
的历史建筑智能识别工具
1.1
目的
纵观国内外的相关研究和实践，甄别历史建筑、历史街区和历史村镇，均是由专家发现并采用专家现场踏勘的方法。这种甄别方法首先是需要“人工发现”，其次是“人工识别”，现场踏勘工作量大，内外业工作耗时长，也难免存在遗漏。近年来随着信息技术、倾斜摄影，以及数字图像识别技术的快速发展，人们采集、存储、分析空间数据的能力大大提高，将这些新技术应用于城乡文化遗产（物质）的研究和保护是一个可期待的新领域，内容包括物质遗产的普查、评估和监测管理。本研究以无人机采集的空间正射影像数据为基准，借助形态学、类型学的原理，运用图像识别技术建立智能识别模型，通过模型运算对正射影像进行历史建筑智能化识别和空间定位，在正射影像上标注可能的潜在历史建筑点位。作为一个法定概念，历史建筑是传统建筑中具有一定历史、科学和地方文化价值，并对历史文化空间和场所的保存具有核心作用的建筑物。本研究的目的是为人工现场核定历史建筑提供框定的范围和可能的对象。虽然传统建筑和历史建筑在外观影像上具有相似性，计算机通过外观影像的智能识别往往会将不具备历史建筑标准和价值的传统建筑误判为历史建筑，但这一结果恰恰可以为人工现场核定提供有价值的线索。1.2
方法
建构历史建筑智能识别模型的基本方法包括三个步骤：①选取一个已具有研究基础的案例地作为测试地，通过无人机摄影，采集测试地的空间正射影像数据；②根据类型学和形态学，确定该测试地典型历史建筑的特征要素，并选取部分已知的历史建筑（群）作为学习样本，运用数字图像识别工具对其影像特征进行学习；③用经过学习训练建构的历史建筑智能识别模型（以下简称“识别模型”）,对测试地全域进行历史建筑的智能识别，对潜在的历史建筑在全域正射影像图上进行自动空间定位。其中第二和第三个步骤需要反复校验，根据每次识别结果与现场历史建筑实际分布状况进行人工比对，对识别模型进行不断调整和优化，直至达到预期的精确度和召回率。评价识别模型的性能指标主要包括正确性（correctness）和识别速度（speed），在某些场景下需要同时兼顾二者的平衡。本研究的目标是判断历史建筑（群）存在可能性的大小，因此对识别速度要求相对较低，而更为转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/95.html
