【摘 要】
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传统民居所形成的形态往往与当地地域特色相融合,受自然环境和人文传统等影响较大,有其自身形成的内在逻辑。福建土楼是闽西、闽南的以及邻近地域历史、文脉的载体和物质见证,也是当地传统民居建造者科学技术水平和他们生活、民俗、审美的映现。但随着时间的推移,福建土楼所面临的外在环境在不断恶化,对土楼的保护已是非常紧迫的课题。同时,深度学习技术已在如人脸识别、车辆检测等领域不断推广并应用。本文受此启发探究在传统
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传统民居所形成的形态往往与当地地域特色相融合,受自然环境和人文传统等影响较大,有其自身形成的内在逻辑。福建土楼是闽西、闽南的以及邻近地域历史、文脉的载体和物质见证,也是当地传统民居建造者科学技术水平和他们生活、民俗、审美的映现。但随着时间的推移,福建土楼所面临的外在环境在不断恶化,对土楼的保护已是非常紧迫的课题。同时,深度学习技术已在如人脸识别、车辆检测等领域不断推广并应用。本文受此启发探究在传统民居保护领域融入深度学习技术的想法,发展新式且高效的传统民居保护手段,实现最新的计算机技术在传统民居数据研究领域的新方向。本文首先分析了福建土楼的研究现状和演变过程,强调福建土楼维护工作的紧迫性;结合计算机深度学习以及图像识别技术的特点和进程进行阐述。而后,根据福建土楼的典型平面形态分类以及分布,在确定数据集标准的情况下,采集大量图像数据建立数据集。基于实验配置选用YOLOv4-tiny,导入标注得到的训练集,并在训练神经网络模型的过程中,基于深度学习常用评价指标对训练过程进行优化和调整,主要以训练参数的调整、算法的优化、训练集的修正这三个方向为主。通过深度学习常用评价指标的比对,得到识别效果最佳mAP达83%的Model3,基于该网络模型开发福建土楼识别定位系统并进行使用展示,并对湖坑镇镇中心至大溪乡及其周边地区进行识别普查应用。本文通过学科交叉的方式,结合新兴的深度学习计算机技术,探索福建土楼保护和研究的新手段。研究内容不再局限于建筑学科单一视角,更是以数据思维,借助深度学习技术,从福建土楼平面形态入手,为福建土楼的普查工作乃至后期尝试构建福建土楼(传统民居)数据库提供一定的参考。研究方法也不拘泥于基于建筑学的调查测绘和图景描述,而是逐渐走向数据化、智能化的探究。
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