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申请/专利权人：南昌交通学院
摘要：本发明提供了一种基于聚类算法的建筑物色彩识别检测模型及方法，属于计算机视觉中的图像增强技术领域。首先，对图像进行增强预处理；然后，设计基于注意力机制的建筑物目标识别模块，包括特征提取模块和目标检测模块，识别建筑物目标；设计了用于模型训练的交叉熵损失函数和回归损失，采用类别加权的思想提高建筑物检测精度。然后通过K‑means算法对检测到的建筑物进行色彩匹配。本发明通过对图像进行对比度增强，提高了图像的视觉品质和可辨识度，基于k‑means算法的建筑物色彩匹配方法，对检测到的建筑物进行进一步的色彩匹配，从而得到准确的建筑物位置和色彩的完整信息，为后续处理提供了更加准确的数据基础。
主权项：1.一种基于聚类算法的建筑物色彩识别检测模型，其特征在于：包括依次连接的图像增强模块、建筑物识别模块和建筑色彩匹配模块；所述图像增强模块用于对建筑物RGB图像数据进行对比度增强，得到增强后的图像数据；所述建筑物识别模块基于R-CNN框架进行改进，并设计交叉熵损失函数Lossc以及回归损失Lr进行训练，包括特征提取模块和建筑物目标检测模块；所述特征提取模块用于对每个候选区域进行特征提取，得到提取后的深度特征，同时，在特征提取模块后增加注意力机制模块，对提取后的深度特征进行特征增强得到融合特征，以提升网络对特定特征通道的关注程度；所述建筑物目标检测模块基于融合特征，识别得到由矩形框标注的建筑物目标；所述建筑色彩匹配模块基于k-means算法进行设计，用于对识别的建筑物目标进行进一步色彩匹配，最终得到被检测建筑物位置和色彩的完整信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌交通学院 一种基于聚类算法的建筑物色彩识别检测模型及方法
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