文 / 李進
隨著社會的快速發(fā)展，我國城市發(fā)展已經(jīng)進入城市更新的重要時期，由大規(guī)模增量建設轉(zhuǎn)為存量提質(zhì)改造和增量結(jié)構(gòu)調(diào)整并重，建筑物存量更新時代已來臨。去年12月召開的全國住房城鄉(xiāng)建設工作會議也明確指出，強化工程質(zhì)量和既有房屋安全監(jiān)管，啟動住宅質(zhì)量多發(fā)問題整治行動，抓好房屋體檢、養(yǎng)老金、保險制度試點。
就房屋體檢而言，我國幅員遼闊，房屋數(shù)量眾多，需要科學有效的檢測手段和快速精準的評估方法作為支撐。這就需要推廣數(shù)字化、智能化房屋體檢技術(shù)，形成多維診斷方法，構(gòu)建點面結(jié)合的房屋體檢方法體系，包括區(qū)域、片區(qū)、單體，還要強化圖像識別、激光掃描、紅外熱成像、遙感檢測、物聯(lián)網(wǎng)、知識圖譜等技術(shù)的應用，實現(xiàn)對房屋安全風險的快速監(jiān)測和動態(tài)監(jiān)測。
區(qū)域房屋形變風險分析
區(qū)域房屋形變風險分析是通過衛(wèi)星信號、信息反饋得到形變信息，根據(jù)形變情況對房屋風險進行分級監(jiān)控。無論是地基形變還是房屋拆改導致承載能力降低引起結(jié)構(gòu)體系變形，都會對房屋安全狀態(tài)造成嚴重影響。星載inSAR技術(shù)用于城市監(jiān)測和地球物理監(jiān)測，地基InSAR技術(shù)用于橋梁監(jiān)測、建筑監(jiān)測等等。inSAR技術(shù)的優(yōu)勢是范圍廣、抗干擾能力強，缺點是總體成本較高。不過將成本均攤到單棟房屋的話，每棟房屋每年不到一元錢，費用并不高。
無人機攝影測量
無人機攝影測量就是無人機搭載攝影系統(tǒng)，通過多角度、多方向、多視角的拍攝，獲取海量影像數(shù)據(jù)，最后疊加生成三維模型，再根據(jù)外輪廓描繪平面圖，精度可以達到厘米量級。它的特點是利用空天地一體化測量方式，加上二三維聯(lián)動的繪圖方式，測繪快速、準確、全面。
不規(guī)則建筑平面圖的繪制需要考慮測量角度、方向、距離等復雜因素，工作量大。這種情況下，可以采用無人機搭載三維激光掃描儀，對室外室內(nèi)進行激光掃描，拼成三維模型，并對橫切面進行加工形成平面圖。它的特點是精度高，可以達到毫米量級，效率高，而且是非接觸的。這種方式規(guī)避了傳統(tǒng)測量風險大、效率低、誤差大的缺點。
無人機攝影測量還可以應用于復雜建筑立面的精細化測繪，有些場合現(xiàn)場無作業(yè)條件采集外業(yè)數(shù)據(jù)，普通照片由于是中心投影有畸變，而數(shù)字矢量立面圖是正射投影無變形。特點是清晰直觀、效率高、非接觸。
機器狗搭載三維激光掃描儀，測繪建筑的隱蔽結(jié)構(gòu)部位，特點是破損范圍小，精確度高。
建筑結(jié)構(gòu)病害識別
建筑結(jié)構(gòu)檢測中，基于機器視覺（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）技術(shù)被廣泛應用于結(jié)構(gòu)病害及面積識別。
基于機器視覺的建筑表面病害識別是通過對視覺識別軟件進行訓練，達到準確、快捷識別建筑表面病害的目的，主要包括對混凝土缺陷、形態(tài)差異、外墻面霉變、開裂等方面。
基于機器視覺裂縫檢測技術(shù)是用專門的高清攝像機進行拍照，對照片裂縫識別。它的特點也是非接觸檢測，適用范圍廣，精度高。
多源融合的外墻面空鼓檢測：低層建筑可以通過手持式紅外熱像儀進行檢測，中高層則由無人機搭載紅外鏡頭，實現(xiàn)快速批量大面積掃描。整個外墻可以用三維激光掃描，對外墻建立模型，用于估算缺陷面積。
在建筑結(jié)構(gòu)病害檢測中，無人機仍然能發(fā)揮較大的作用。如，用無人機巡查高墜隱患，包括空調(diào)支架銹蝕、窗外盆栽等，視覺識別軟件可以自動識別外立面風險點；通過無人機航拍識別外墻面損傷，無人機錄視頻，視覺識別軟件對視頻進行損傷分析，結(jié)果清晰直觀。
房屋安全風險的數(shù)據(jù)預測
房屋安全風險的數(shù)據(jù)預測首先是要建立數(shù)據(jù)庫，選取特征參數(shù)，然后對數(shù)據(jù)進行預處理分析，建立房屋安全鑒定模型，劃分訓練集及測試集，使用訓練集數(shù)據(jù)構(gòu)建機器學習模型，調(diào)整機器學習模型參數(shù)，優(yōu)化模型，利用測試集數(shù)據(jù)對鑒定結(jié)論進行預測，最后進行結(jié)論驗證。
將基于決策樹的房屋安全評價模型應用于10棟磚混結(jié)構(gòu)房屋，得到的結(jié)果與實際結(jié)果一致的房屋數(shù)量有9棟。將基于隨機森林的房屋安全評價模型應用于10棟混凝土框架結(jié)構(gòu)房屋時，與實際結(jié)果一致的房屋數(shù)量也為9棟，分類準確率均達到90%。
總之，在智能裝備、無損檢測設備、物聯(lián)網(wǎng)傳感設備、機器人、小型測繪設備、智能算法機器人、大數(shù)據(jù)分析等加持下，房屋鑒定檢測應用場景將得到進一步拓展，鑒定檢測單位在實現(xiàn)降本增效的同時，可以更好地做好安全運維服務。
本文節(jié)選自南京市房屋安全服務中心主任、教授級高工李進在城市更新背景下既有房屋安全管理及技術(shù)——第二屆房屋安全鑒定創(chuàng)新發(fā)展論壇上的演講