Aprendizagem Profunda Revela a Identidade Funcional de Edifícios Históricos na Ferrovia Oriental da China
A preservação do patrimônio arquitetônico é uma questão complexa que envolve não apenas a manutenção física, mas também a compreensão da identidade funcional de edifícios históricos. Um recente avanço na utilização da aprendizagem profunda e visão computacional oferece uma abordagem inovadora para analisar visualmente a função e a fachada desses monumentos, proporcionando uma visão objetiva e quantitativa.
Desvendando a Identidade Funcional
Enquanto a identificabilidade funcional é crucial para a promoção da conotação visual e da usabilidade sustentável em conjuntos de edifícios históricos, existe a necessidade de uma abordagem mais objetiva e escalável. O tradicional julgamento empírico muitas vezes é limitado por viés subjetivo e custos proibitivos. Para superar esses desafios, um estudo inovador propôs a construção de um fluxo de trabalho para a análise visual da função e da fachada, utilizando aprendizagem profunda.
O experimento teve como palco uma seção da Ferrovia Oriental da China (CER), onde imagens de edifícios históricos em grande escala foram submetidas a uma análise visual. O conjunto de dados agregado foi alimentado em um modelo baseado na atenção do canal de fusão SE-DenseNet, uma técnica eficiente para identificação de categorias funcionais. Os resultados foram visualizados e analisados para entender as relações entre recursos de fachada e as diferenças na representação de protótipos funcionais.
Resultados e Descobertas
Os resultados revelaram três pontos significativos:
Eficiência na Identificação Funcional: O modelo SE-DenseNet demonstrou uma eficiência notável na identificação de funções de edifícios históricos, atingindo uma precisão média impressionante de 85,84%. Este avanço destaca a capacidade da aprendizagem profunda de discernir categorias funcionais a partir de imagens de fachadas, fornecendo uma ferramenta poderosa para a análise de conjuntos de edifícios históricos.
Divergências Urbano-Rurais: As análises não apenas contaram com a distribuição espacial entre os grupos de edifícios históricos da CER, mas também destacaram divergências visuais significativas entre funções relacionadas à vida urbana e aquelas envolvidas nas forças armadas, na indústria e nas ferrovias. Essas descobertas realçam as complexidades e diferenças nas características visuais desses edifícios em contextos urbanos e rurais.
Detalhes da Fachada: A análise revelou que as janelas e paredes ocupam áreas com mais características visuais, enquanto os elementos decorativos apresentam maior intensidade de características. Essa descoberta fornece uma compreensão mais profunda da composição da fachada e contribui para a apreciação estética e conservação desses monumentos históricos.
Contribuições para a Conservação Integrada e Sustentabilidade
Ao fornecer uma visão mais objetiva e quantitativa da identidade funcional de edifícios históricos, essas descobertas têm implicações significativas para a conservação integrada e sustentabilidade característica. Compreender as características visuais e funcionais desses monumentos não apenas aprimora a preservação do patrimônio, mas também contribui para estratégias sustentáveis de uso e desenvolvimento.
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Perspectivas Futuras
Este estudo pioneiro abre caminho para futuras pesquisas na interseção da tecnologia e preservação histórica. A aplicação de aprendizagem profunda e visão computacional pode revolucionar a maneira como abordamos a análise de edifícios históricos em grande escala, proporcionando insights valiosos para a preservação do nosso passado arquitetônico. À medida que a tecnologia avança, espera-se que essas abordagens inovadoras se tornem parte integrante das práticas de conservação e planejamento urbano
Fonte
Lábio.; Zhao, Z.; Zhang, B.; Chen, Y.; Xie, J. Compreendendo a relação visual entre função e fachada em edifícios históricos usando aprendizado profundo - um estudo de caso da ferrovia oriental chinesa. Sustentabilidade 2023 , 15 , 15857. https://doi.org/10.3390/su152215857
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