历史建筑清水砖墙劣化特征评估方法及设备

本发明提供了一种历史建筑清水砖墙劣化特征评估方法及设备，本发明通过深度学习和计算机视觉技术的融合应用，结合迁移学习优化神经网络架构，基于目标检测算法实现对历史建筑清水砖墙劣化损伤特征的自动识别以及精确评估。建立清水砖墙劣化特征样本数据库，选用PP‑PicoDet算法进行模型训练与特征增量叠加训练，实现对损伤类型、位置和程度的快速且精确的自动识别，相较传统人工勘察模式大幅提高了作业效率及结果准确性，为历史建筑保护修缮提供了新的智能化高效勘察工具和方法。