[发明专利]基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法

说明书

本发明提出了一种基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法，包括以下步骤：对图像中的房屋轮廓、洞口和标识物进行识别，利用OpenCV通过标识物对图像进行视角矫正并测算目标的实际尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋层数对图像进行分类，实现建筑尺寸参数的自动识别和房屋信息快速采集；参数化建立房屋结构模型，计算层高、面积、结构重力荷载代表值等基本参数，由简化方法计算各层墙体等效截面面积、轴压比和等效截面惯性矩，运用简化的剪切层模型快速计算砌体结构墙体的抗侧刚度，根据底部剪力法计算结构的地震作用和效应，以层间位移角为指标对结构的抗震性能进行评级。本发明基于图像识别方法可实现老旧房屋尺寸信息快速采集及砌体结构性能快速评估。

技术领域

本发明涉及房屋性能评估领域，特别是一种基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法。

背景技术

我国老旧房屋以砖砌体结构为主，且平房居多。受经济条件的限制和建设水平的制约，大多数房屋未按规范设计,由当地施工队凭经验施工，所用建筑材料也未经检验合格，这导致所修建房屋安全性能和抗震性能普遍较差，直接危及到居民的生命和财产安全。国家出台了相关政策对全国房屋进行风险普查。

而目前的排查方式有如下不足之处：

1、老旧房屋的风险排查并非是由专业的房屋检测机构来完成，由于成本问题，许多老旧房屋的安全排查都是由政府部门相关人员上门查看，需要人工根据要求检查相应结构部位，并根据个人判断手动输入到老旧房屋排查软件中，数据采集效率低。

2、现有老旧房屋排查软件大多采集房屋是否专业设计、是否经过抗震加固、有无明显倾斜裂缝等定性数据，并且依赖非专业人士判断是否存在安全隐患，智能化程度低，评估结果的准确度也难以保证。

3、现有结构抗震鉴定计算软件需要根据图纸手动建立结构模型，根据现场实际情况调整计算参数，单栋房屋的抗震性能评估需要耗费大量的建模和计算时间，难以推广应用至全国海量老旧房屋的排查评估工作中。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法，通过采集带有标识物的房屋立面图像，采用SegFormer和MobileViTV3模型对图像中房屋信息进行自动识别和提取，参数化建立房屋结构模型，运用简化的剪切层模型快速计算砌体结构墙体的抗侧刚度，根据底部剪力法计算结构的地震作用和效应，以层间位移角为指标对结构的抗震性能进行评级。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法，包括以下步骤：

步骤1、在砌体结构所有外立面墙体粘贴标识物，以作为图像变形矫正和实际尺寸换算的参照物；

步骤2、图像采集：对砌体结构所有外立面进行拍照；

步骤3、对步骤2采集到的图像进行目标识别以输出二值图：使用SegFormer模型对图像中的房屋立面、门窗洞口和标识物的轮廓进行识别；

步骤4、基于步骤3输出的二值图，进行参数测量并获取房屋总层数level；其中，参数包括房屋立面、门窗洞口和标识物各自的实际尺寸和位置；具体包括：

利用OpenCV对标识物进行变形矫正，统计房屋立面和门窗洞口的所需尺寸像素数量pixel、标识物边长所占像素数量mark_pixel，由下式计算实际尺寸：

L＝pixel/mark_pixel×30cm；

其中，实际尺寸包括房屋轮廓、标识物、门窗洞口各自的宽度、高度、中心点坐标；

使用MobileViTV3模型按房屋层数对图像进行分类，输出房屋总层数level；