一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法、装置、设备及介质与流程

绿化墙：利用垂直空间美化建筑物外墙 #生活技巧# #园艺技巧# #户外花园规划#

本发明涉及建筑外墙修复与垂直绿化，具体涉及一种结合yolo算法的ai智能生成建筑外墙修复及垂直绿化的设计方法、装置、设备及介质，通过ai技术自动识别外墙缺陷并规划修复方案，同时优化垂直绿化的布局，提升建筑外观的美观性和生态效益。

背景技术：

1、随着城市化进程的加快，建筑外墙的破损问题日益突出，如墙体裂缝、剥落、渗水等，严重影响建筑的美观性和安全性。同时，垂直绿化作为城市绿化的重要手段，能够改善城市生态环境，提升居民生活质量。然而，传统的外墙修复和垂直绿化设计往往依赖人工经验，存在效率低、成本高、效果差等问题。建筑外墙的维护与修复成为重要课题。

2、现有建筑外墙修复与垂直绿化设计多依赖于人工勘察与设计，存在效率低下、成本高昂且难以精准匹配建筑外观与功能需求的问题。随着计算机视觉与人工智能技术的发展，特别是深度学习算法在图像识别与处理领域的广泛应用，为自动化、智能化地进行建筑外墙检测与修复方案设计提供了可能。然而，目前市场上缺乏将先进ai技术如yolo算法与建筑外墙修复及垂直绿化设计紧密结合的系统性解决方案。

3、yolo算法作为一种先进的实时目标检测算法，能够在保持较高准确性的同时，实现快速的目标识别与定位，为建筑外墙修复和垂直绿化设计的智能化提供了可能。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法、装置、设备及介质，通过ai技术自动识别外墙缺陷，并生成修复方案；同时，结合建筑外立面的特点，优化垂直绿化系统的布局，实现外墙修复与垂直绿化的智能化、高效化。

2、第一方面，本发明提供一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法，包括：

3、获取建筑外墙图像，并对获取的建筑外墙图像进行预处理得到目标建筑外墙图像；

4、将目标建筑外墙图像输入训练好的yolo检测模型中，识别并标注出外墙缺陷位置及缺陷类型；

5、根据外墙缺陷位置及缺陷类型，基于建筑外墙的结构和材料特性及环境条件，结合垂直绿化资料库内的信息，生成修复方案；

6、根据建筑外墙立面的特点，结合yolo检测模型识别的外墙缺陷位置及缺陷类型，规划垂直绿化系统的布局。

7、在一些实例中，所述yolo检测模型的训练方法包括：

8、由建筑外墙图片及对应的缺陷信息建立训练数据集，由训练数据集对yolo检测模型进行训练。

9、在一些实例中，所述方法还包括：

10、将目标建筑外墙图像转化为三维模型，将识别出的外墙缺陷位置及缺陷类型标记在三维模型上，并通过虚拟现实技术进行展示。

11、在一些实例中，在生成修复方案后，所述方法还包括：

12、利用ai技术对修复方案进行优化，并编制修复措施报告。

13、在一些实例中，在规划垂直绿化系统的布局之后，所述方法还包括：

14、根据环境条件、植物生长习性和美观性要求，选择植物种类并进行配置。

15、在一些实例中，所述方法还包括：设计种植容器及灌溉系统。

16、在一些实例中，所述方法还包括：

17、通过用户反馈与大数据分析，不断优化yolo检测模型。

18、第二方面，本发明提供一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计装置，包括：

19、预处理模块，用于获取建筑外墙图像，并对获取的建筑外墙图像进行预处理得到目标建筑外墙图像；

20、缺陷识别模块，用于将目标建筑外墙图像输入训练好的yolo检测模型中，识别并标注出外墙缺陷位置及缺陷类型；

21、修复方案生成模块，用于根据外墙缺陷位置及缺陷类型，基于建筑外墙的结构和材料特性及环境条件，结合垂直绿化资料库内的信息，生成修复方案；

22、垂直绿化设计模块，用于根据建筑外墙立面的特点，结合yolo检测模型识别的外墙缺陷位置及缺陷类型，规划垂直绿化系统的布局。

23、第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

24、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

25、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

26、本发明提供的基于yolo算法的ai智能生成建筑外墙修复及垂直绿化系统的设计，实现了外墙修复的智能化和垂直绿化系统的优化设计，具有广泛的应用前景和推广价值。具体体现在以下方面：

27、提高修复效率：自动化检测与智能方案设计大大缩短了建筑外墙修复方案设计周期。

28、降低成本：减少了人工勘察与设计成本，提高了资源利用效率。

29、提升设计质量：ai算法能够精准匹配建筑特点与环境需求，生成个性化修复与绿化方案。

30、智能化：通过yolo算法实现外墙缺陷的自动识别与修复方案的智能生成，提高了修复效率和准确性。

31、高效化：优化垂直绿化系统的布局，降低了设计成本和施工难度。

32、美观性：结合构图设计法和色彩设计法，提升建筑外观的美观性和生态效益。

33、灵活性：可根据实际情况进行灵活调整和优化，满足不同建筑的需求。

34、定制化：结合垂直绿化资料库，为不同建筑提供定制化的修复与绿化方案，满足多样化需求。

技术特征：

1.一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述yolo检测模型的训练方法包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在生成修复方案后，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在规划垂直绿化系统的布局之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设计种植容器及灌溉系统。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法、装置、设备及介质，涉及建筑外墙修复与垂直绿化技术领域，包括：将预处理后的目标建筑外墙图像输入训练好的YOLO检测模型中，识别并标注出外墙缺陷位置及缺陷类型；根据外墙缺陷位置及缺陷类型，基于建筑外墙的结构和材料特性及环境条件，结合垂直绿化资料库内的信息，生成修复方案；根据建筑外墙立面的特点，结合YOLO检测模型识别的外墙缺陷位置及缺陷类型，规划垂直绿化系统的布局。本发明通过AI技术自动识别建筑外墙损伤情况，结合YOLO算法实现高效精准的目标检测，进而智能生成个性化的修复方案与垂直绿化设计，提高修复效率与设计质量，降低人力成本。

技术研发人员：胡晶捷,乐叶凯,项慧珍,刘畅,张小刚,张友伦
受保护的技术使用者：中冶南方城市建设工程技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/4/17

网址：一种基于yolo算法的智能生成建筑外墙修复垂直绿化设计方法、装置、设备及介质与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1237065

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