【技术实现步骤摘要】
本申请涉及建筑检测评估，更具体地说，涉及外墙脱落风险评估系统。
技术介绍
1、建筑外墙通常会设置外保温层或者贴附一些外墙砖，达到外墙装饰保温的目的，外墙外层结构因为长期承受风吹日晒，其结构寿命会发生变化，主要体现为外部开裂以及外层结构与内部主体结构间的粘连层出现空隙空鼓，从而发生外墙外层脱落的情况，为了避免外墙脱落导致的高空坠物风险，需要定期对外墙进行检测评估，在脱落前进行及时的修复处理。
2、现有技术公开号为cn117671578a的文献提供一种外墙砖脱落预防系统及方法，属于图像分析预警
，包括图像处理单元、感应单元、分析单元和人机交互单元，所述图像处理单元的采集端朝向被监测墙体，用于采集墙体表面的图像信息，所述图像处理单元的信号交互端连接所述分析单元，所述感应单元的采集端设置在墙体与外层墙砖的中间层，所述感应单元的信号交互端连接所述分析单元，分析单元用于根据接收到的图像信息及传感器数据信息判断外墙砖的稳定情况，并将判断结果通过人机交互单元反馈，应用本方案能够对外墙砖受力进行准确分析，并在有需求时启用光纤传感器，可以极大节约功耗，并保证对墙砖检测结果的可靠性。
3、上述中的现有技术方案虽然通过现有技术的结构可以实现与有关的有益效果，但是仍存在以下缺陷：
4、1、单纯通过图像识别对外墙墙体进行识别，一些缺陷不仅仅表现在表面，如内部粘连层的失效导致内壁空隙、小鼓包也会导致外墙表面缺乏支撑脱落；
5、2、对于表面小面积的缺陷但是深度较大时仍存在脱落风险，而单纯外表破损而并未伸入的
6、针对上述中的相关技术中，专利技术人认为单纯通过图像识别对外墙墙体进行识别，一些缺陷不仅仅表现在表面，如内部粘连层的失效导致内壁空隙、小鼓包也会导致外墙表面缺乏支撑脱落，对于表面小面积的缺陷但是深度较大时仍存在脱落风险，而单纯外表破损而并未伸入的情况也不会发生脱落，外部缺陷作为单一评估依据不够全面。
7、鉴于此，我们提出外墙脱落风险评估系统。
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本申请的目的在于提供外墙脱落风险评估系统，解决了上述
技术介绍
中的单纯通过图像识别对外墙墙体进行识别，一些缺陷不仅仅表现在表面，如内部粘连层的失效导致内壁空隙、小鼓包也会导致外墙表面缺乏支撑脱落，对于表面小面积的缺陷但是深度较大时仍存在脱落风险，而单纯外表破损而并未伸入的情况也不会发生脱落，外部缺陷作为单一评估依据不够全面的技术问题，实现了技术效果。
3、2.技术方案
4、本申请技术方案提供了外墙脱落风险评估系统，包含：
5、采集模块，所述采集模块用于采集大数据中的外墙脱落报告，统计分析得到裂痕以及内部空鼓因素数据，并且还采集检测评估时外墙实时参数数据；
6、数据处理模块，所述数据处理模块用于对采集的数据进行处理转化；
7、分析评估模块，所述分析评估模块用于分析建立裂痕和空鼓因素对外墙脱落的风险情况，建立脱落风险模型，并且将实时采集数据通过模型分析，得到当前外墙脱落风险评估报告；
8、终端模块，所述终端模块用于用户终端根据检测周期控制采集外墙参数，并且接收评估报告；
9、中央处理器，所述中央处理器用于各模块间数据传输以及数据处理和存储支持。
10、通过上述方案，充分结合表面裂痕大小、内部深度以及内部空鼓情况，综合建立风险评估模型，从而在实时检测后通过模型评估，精确得到脱落风险结果，便于判断是否进行修复处理。
11、可选的，所述采集模块包括大数据采集、图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元，所述大数据采集用于采集大量外墙脱落的检测报告，用于提取裂痕和空鼓对外墙脱落的影响；所述图像采集单元用于实时评估时采集建筑外墙的表面图像；所述超声波检测单元用于对外墙进行超声波检测，用于检测裂痕深度参数以及内部空鼓情况；所述距离检测单元用于提供图像采集时间距，用于计算采集面积以及裂痕大小。
12、通过上述方案，通过采集大数据报告，报告包括脱落前每次检测的数据以及发生脱落后，未脱落部分的墙体进行检测作为临界参数，得到大数据得到的外墙图像和外墙裂痕图像，以及内部空鼓情况，便于建立评估模型，再检测的实时参数，便于评估。
13、可选的，所述图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元均安装在检测无人机上，无人机通过终端模块进行操作检测，无人机底部挂设图像采集用摄像头，超声波探头以及红外测距仪。
14、可选的，所述数据处理模块包括图像识别处理、内部识别处理以及数据化处理，所述图像识别处理用于通过大数据得到的外墙图像和外墙裂痕图像，对图像进行调整大小、归一化、增强对比度的预处理，对图像进行标注，标明裂痕的位置和类型，使用卷积神经网络训练得到裂痕的图像识别模型，从而对实时评估时拍摄的外墙图像进行裂痕识别；所述内部识别处理通过超声波检测识别裂痕深度以及外墙外层与内部墙体间的空腔大小，得到空鼓大小数据；所述数据化处理用于对裂痕参数进行计算处理，将识别出的裂痕数据化显示，便于建模和使用，所述裂痕数据化过程为通过距离检测得到拍摄图像时到外墙的间距，根据固定的摄像头拍摄夹角计算得到图像拍摄对应的外墙具体面积大小，并且根据识别出的裂痕占据整体图像面积比例计算得出裂痕大小，并将裂痕尺寸大小以及超声波检测的裂痕深度进行乘积处理，得到裂痕整体特征数据。
15、通过上述方案，将裂痕的大小和深度进行综合相称得到列和特征数据，从而使得特征数据不流于表面，能够充分表示裂痕对脱落的影响，提高评估的可靠性。
16、可选的，所述分析评估模块包括分析模型建立和结果输出单元，所述分析模型建立用于根据大数据报告得到的裂痕和空鼓参数与外墙脱落情况建立外墙脱落风险评估模型，所述结果输出单元用于将实时检测的数据通过评估模型评估后输出评估结果。
17、通过上述方案，建立起综合的评估模型，便于每次检测数据进行准确的对比评估，得到风险结果，便于快速确定外墙情况以及制定维护方案。
18、可选的，所述分析模型建立的建立过程包括：分别将外墙裂痕特征以及内部空鼓特征作为外墙脱落风险因素的输入特征，脱落概率作为输出，得到模型自变量和因变量数据；通过领域专家知识，采用专家打分法、主观赋权法、客观统计法进行裂痕和空鼓对脱落风险的权重分析，使用线性回归方法将数据拟合建立脱落风险模型；进行权重的显著性检验，判断模型中裂痕特征和空鼓特征自变量对脱落概率因变量的影响是否显著，使用p值来评估系数或权重的显著性，p值较小表示相关性较高，最终确定权重；对建立的模型进行诊断，检查模型的拟合程度和残差的分布情况，确保模型的有效性和合理性，得到脱落风险模型，模型诊断过程包括：绘制残差图，即模型观察值与预测值之间的差异与预测值或自变量的关系图，通过直方图检查模型的残差是否满足正态分布的假设，评估残差的分布情况；检查模型的残差是否具有恒定的方差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.外墙脱落风险评估系统，其特征在于：包含：
2.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述采集模块包括大数据采集、图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元，所述大数据采集用于采集大量外墙脱落的检测报告，用于提取裂痕和空鼓对外墙脱落的影响；所述图像采集单元用于实时评估时采集建筑外墙的表面图像；所述超声波检测单元用于对外墙进行超声波检测，用于检测裂痕深度参数以及内部空鼓情况；所述距离检测单元用于提供图像采集时间距，用于计算采集面积以及裂痕大小。
3.根据权利要求2所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元均安装在检测无人机上，无人机通过终端模块进行操作检测，无人机底部挂设图像采集用摄像头，超声波探头以及红外测距仪。
4.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述数据处理模块包括图像识别处理、内部识别处理以及数据化处理，所述图像识别处理用于通过大数据得到的外墙图像和外墙裂痕图像，对图像进行调整大小、归一化、增强对比度的预处理，对图像进行标注，标明裂痕的位置和类型，使用卷积
5.根据权利要求4所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述裂痕数据化过程为通过距离检测得到拍摄图像时到外墙的间距，根据固定的摄像头拍摄夹角计算得到图像拍摄对应的外墙具体面积大小，并且根据识别出的裂痕占据整体图像面积比例计算得出裂痕大小，并将裂痕尺寸大小以及超声波检测的裂痕深度进行乘积处理，得到裂痕整体特征数据。
6.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述分析评估模块包括分析模型建立和结果输出单元，所述分析模型建立用于根据大数据报告得到的裂痕和空鼓参数与外墙脱落情况建立外墙脱落风险评估模型，所述结果输出单元用于将实时检测的数据通过评估模型评估后输出评估结果。
7.根据权利要求6所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述分析模型建立的建立过程包括：分别将外墙裂痕特征以及内部空鼓特征作为外墙脱落风险因素的输入特征，脱落概率作为输出，得到模型自变量和因变量数据；通过领域专家知识，采用专家打分法、主观赋权法、客观统计法进行裂痕和空鼓对脱落风险的权重分析，使用线性回归方法将数据拟合建立脱落风险模型；进行权重的显著性检验，判断模型中裂痕特征和空鼓特征自变量对脱落概率因变量的影响是否显著，使用p值来评估系数或权重的显著性，p值较小表示相关性较高，最终确定权重；对建立的模型进行诊断，检查模型的拟合程度和残差的分布情况，确保模型的有效性和合理性，得到脱落风险模型。
8.根据权利要求7所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：模型诊断过程包括：绘制残差图，即模型观察值与预测值之间的差异与预测值或自变量的关系图，通过直方图检查模型的残差是否满足正态分布的假设，评估残差的分布情况；检查模型的残差是否具有恒定的方差，通过残差与预测值的散点图或残差的绝对值与预测值的散点图等方法来评估残差的方差稳定性；使用Durbin-Watson于检验残差是否存在自相关性，从而确保模型的有效性和合理性。
9.根据权利要求8所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：当模型检测不理想时，通过将均方误差定义为损失函数，通过梯度下降法寻找最小化损失函数的权重，反复调整模型参数，使得损失函数不断减小，直至达到最优解或收敛，然后再次进行模型检测，直至模型的有效性和合理性满足使用。
10.根据权利要求1-9任一所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：评估过程包括如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.外墙脱落风险评估系统，其特征在于：包含：
2.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述采集模块包括大数据采集、图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元，所述大数据采集用于采集大量外墙脱落的检测报告，用于提取裂痕和空鼓对外墙脱落的影响；所述图像采集单元用于实时评估时采集建筑外墙的表面图像；所述超声波检测单元用于对外墙进行超声波检测，用于检测裂痕深度参数以及内部空鼓情况；所述距离检测单元用于提供图像采集时间距，用于计算采集面积以及裂痕大小。
3.根据权利要求2所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述图像采集单元、超声波检测单元和距离检测单元均安装在检测无人机上，无人机通过终端模块进行操作检测，无人机底部挂设图像采集用摄像头，超声波探头以及红外测距仪。
4.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述数据处理模块包括图像识别处理、内部识别处理以及数据化处理，所述图像识别处理用于通过大数据得到的外墙图像和外墙裂痕图像，对图像进行调整大小、归一化、增强对比度的预处理，对图像进行标注，标明裂痕的位置和类型，使用卷积神经网络训练得到裂痕的图像识别模型，从而对实时评估时拍摄的外墙图像进行裂痕识别；所述内部识别处理通过超声波检测识别裂痕深度以及外墙外层与内部墙体间的空腔大小，得到空鼓大小数据；所述数据化处理用于对裂痕参数进行计算处理，将识别出的裂痕数据化显示，便于建模和使用。
5.根据权利要求4所述的外墙脱落风险评估系统，其特征在于：所述裂痕数据化过程为通过距离检测得到拍摄图像时到外墙的间距，根据固定的摄像头拍摄夹角计算得到图像拍摄对应的外墙具体面积大小，并且根据识别出的裂痕占据整体图像面积比例计算得出裂痕大小，并将裂痕尺寸大小以及超声波检测的裂痕深度进行乘积处理，得到裂痕整体特征数据。
6.根据权利要求1所述的外墙脱落风险评估系统，其特...
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