基于深度学习的古建筑内部隐患多源探测结果的解译方法

本发明属于古建筑隐患探测技术领域，公开了基于深度学习的古建筑内部隐患多源探测结果的解译方法，包括以下步骤：收集多源探测数据与探测解译结果，并进行数据预处理；基于预处理后的多源探测数据与探测解译结果，构建深度学习模型；基于深度学习模型，进行隐患自动识别与解译，获得多维解译结果；根据多维解译结果，进行多维度的可视化分析与决策支持。本发明采用上述基于深度学习的古建筑内部隐患多源探测结果的解译方法，实现了对古建筑内部隐患的自动化、精确化识别和解译，克服传统人工分析的局限性，快速、全面地解译隐患位置、大小、类型和分布特征，为城垣类古建筑的保护和维护提供依据。