基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法

本发明涉及一种基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法，包括以下步骤：获取由无人机拍摄的目标建筑的四个外立面的图片，采用深度学习目标检测YOLO V9模型，得到包含窗户检测框和中心点标记的检测图、窗户位置信息和窗户尺寸信息；确定本次拍摄的像素长度与实际长度的对应关系；对检测图进行边缘检测处理，结合对应关系，得到墙的边界位置信息以及窗户基于墙面的实际坐标；基于墙的边界位置信息进行建筑围护结构的参数化建模，同时获取建筑的楼层信息和每一层楼的平面布局，完成整个建筑信息模型的重建。与现有技术相比，本发明能够快速简便的识别建筑围护结构的位置和尺寸，进而方便建模，具有一定的自动化程度，成本低。