南方建筑

作者：潘莹,黄龙英,施瑛,游永熠

单位：出版日期:2025-04-30；发布日期:2025-04-30；

关键词：深度学习,街景图像,历史建筑,历史保护,遗产管理,泉州

基金：国家自然科学基金重点资助项目（51978275）：基于文化地理学的岭南汉民系传统聚落景观的特征、区划与机制研究；亚热带建筑与城市科学全国重点实验室自主研究课题（2023ZB09）：三生视角下华南中小型海岛人居景观解析与可持续分类营建策略。

历史建筑作为见证城市演化的物质载体，对于传承文脉、延续风貌具有重要意义。针对历史建筑全域普查工作量大、保护周期长、数量众多、管控困难等问题，以国家历史文化名城泉州为例，结合目标检测、图像分类等深度学习算法与GIS空间分析方法，构建由“传统风貌体系搭建-传统风貌特征检测-现代建筑区分筛除-传统建筑分布分析”组成的历史建筑智能识别模型，从泉州海量街景图像中高效采集传统建筑信息，绘制历史建筑潜在资源地图，并揭示其时空分布特征。研究表明，基于街景图像深度学习的历史建筑智能识别模型具备成本低、效率高、结果稳定等优势，能够在历史建筑普查、建档、管控工作中，通过优化资源分配、快速采集信息与动态检验管理等方式发挥技术效用，适应了宏观空间尺度下历史建筑的高效普查与动态监测需求，为历史建筑普查与管控实践流程优化提供了技术支撑。

来源：2025年第4期

《南方建筑》期刊编辑部

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