一种基于深度学习的房屋验收方法及介质

本申请公开了一种基于深度学习的房屋验收方法，涉及房屋验收领域，包括：采集待验收房屋的多模态检测数据；采用预训练的卷积神经网络ResNet提取RGB图像视觉特征；采用PointNet网络提取深度图像三维点云特征；采用注意力融合机制，得到融合后的多模态房屋特征；收集房屋验收领域的结构化数据，得到结构化的房屋验收领域知识表示；采用BiLSTM‑CRF模型识别出实体；并通过规则匹配识别实体属性；采用TransE知识图谱嵌入模型，以验收实体为节点，以实体属性和实体间关系为边，构建房屋验收领域知识图谱；将融合后的多模态房屋特征输入构建的房屋验收领域知识图谱，生成房屋验收报告。针对现有技术中房屋验收效率低，本申请提高了验收效率。