【摘 要】
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建筑外墙热工缺陷对建筑能耗存在较大影响,是建筑节能检测的一项重要内容.目前国家现行相关标准中推荐的采用红外热像仪检测和评价方法存在工作量大、误差大及漏检率高等问题.本文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法,将外保温居住建筑墙体的红外图像中分割出的四种温度异常区域,包括保温层缺失开裂、热桥、窗、正常墙体作为训练集对卷积神经网络进行训练.结果证明这种方法可以通过直接输入温度异常区域红外图像
【机 构】
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哈尔滨工业大学建筑学院/黑龙江省寒地建筑科学重点实验室,哈尔滨 150001
【出 处】
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中国建筑学会第十三届建筑物理学术大会
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建筑外墙热工缺陷对建筑能耗存在较大影响,是建筑节能检测的一项重要内容.目前国家现行相关标准中推荐的采用红外热像仪检测和评价方法存在工作量大、误差大及漏检率高等问题.本文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法,将外保温居住建筑墙体的红外图像中分割出的四种温度异常区域,包括保温层缺失开裂、热桥、窗、正常墙体作为训练集对卷积神经网络进行训练.结果证明这种方法可以通过直接输入温度异常区域红外图像实现建筑热工缺陷红外图像的自动分类和识别,且有较高的准确率,为建筑施工验收、节能检测及既有建筑排查中热工缺陷检测提供了一种快速有效的方法.
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