CN113326863A - 建筑结构健康状况检测方法、系统及修缮方案确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种建筑结构健康状况检测方法、系统及修缮方案确定方法，通过本发明获取包括若干构件图像的建筑结构数据，对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息，根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集，而所述损伤信息集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类型，根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分；通过专家系统自动对损伤特征信息进行深入的挖掘，进而对整体建筑结构的健康情况作出定量化评价，提高了效率和准确率，本发明作为一种建筑结构健康状况检测方法、系统及修缮方案确定方法，可广泛应用于建筑检测技术领域。

Description

建筑结构健康状况检测方法、系统及修缮方案确定方法

技术领域

本发明涉及建筑检测领域，尤其是一种建筑结构健康状况检测方法、系统及修缮方案确 定方法。

背景技术

近几十年来，随着社会的发展和经济的进步，各种建筑的数量逐渐增加，建筑的结构也 越来越丰富，随之促进建筑领域的相关技术取得非常发展，但另一方面亦伴随着建筑的健康 问题。建筑一般暴露在室外环境，其容易受各种不确定性自然环境因素和人为因素影响，出 现不同程度的损坏，容易出现安全问题，因此需要对建筑的健康状态进行评价，进而才能够 指定针对性的方案对建筑进行修缮，以避免安全问题的出现。

而现有技术中，对建筑的健康状态的评价通常依靠人为收集建筑的资料，并通过人为分 析资料所得到，效率低，且主观性强错误率高。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种建筑结构健康状况检测方 法、系统及修缮方案确定方法，以提高效率和准确率。

本发明采用的技术方案是：

建筑结构健康状况检测方法，包括以下步骤：

获取建筑结构数据；所述建筑结构数据包括若干构件图像，每一所述构件图像包括一个 构件；

对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；

根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集，所述损伤信息 集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类型；

根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分；所述 健康评分表征所述建筑结构的健康状况。

进一步，所述获取建筑结构数据的步骤，包括：

接收通过实时流传输协议传输的压缩后的所述建筑结构数据，并进行解压，得到所述建 筑结构数据。

进一步，所述对所述构件图像进行特征提取的步骤之前，包括：

通过预设方式对所述构件图像按照不同的所述构件类型进行分类；所述预设方式包括K 邻近算法、卷积神经网络、支持向量机、BP神经网络中的其中一种。

进一步，所述对所述构件图像进行特征提取的步骤之前，包括：

根据预设建筑结构重要程度，确定所述构件图像对应的所述建筑结构的重要级别；

当所述重要级别为第一级别，通过算数平均滤波对所述构件图像进行去噪处理，或者， 当所述重要级别为第二级别，通过中值滤波对所述构件图像进行去噪处理。

进一步，所述对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息，包括：

通过损伤数据库对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；所述损 伤特征信息包括所述损伤特征，所述损伤特征包括损伤类型、损伤位置和损伤程度中的至少 一种，所述损伤数据库通过监督学习对若干个构件的损伤图像数据训练集进行训练所得。

进一步，所述根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集， 包括：

通过专家系统建立所述损伤特征信息与损伤规则库中损伤信息的映射，确定各个所述构 件的损伤信息集；所述损伤规则库包括预先收集的若干构件的所述损伤信息。

进一步，所述根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健 康评分，包括：

通过所述专家系统，根据所述损伤特征和预设标度范围确定对应的损伤的第一权重系数； 若干所述第一权重系数构成第一权重矩阵；

根据所述第一权重矩阵和所述损伤信息集的叉乘确定损伤矩阵；所述损伤矩阵中的每一 元素表征每一所述构件的损伤程度；

根据所述损伤矩阵和每一所述元素对应的所述构件类型，通过所述专家系统确定所述建 筑结构的健康评分。

进一步，所述根据所述损伤矩阵和每一所述元素对应的所述构件类型，通过所述专家系 统确定所述建筑结构的健康评分，包括：

通过所述专家系统，根据每一所述元素对应的所述构件类型以及所述预设标度范围，确 定所述构件类型对所述建筑结构的第二权重系数，若干所述第二权重系数构成第二权重矩阵；

根据所述损伤矩阵和所述第二权重矩阵的叉乘确定所述建筑结构的健康评分。

本发明还提供一种修缮方案确定方法，包括：

根据所述建筑结构健康状况检测方法确定所述健康评分；

根据所述健康评分以及所述损伤程度确定修缮方案。

本发明还提供一种建筑结构健康状况检测系统，包括：

获取模块，用于获取建筑结构数据；所述建筑结构数据包括若干构件图像，每一所述构 件图像包括一个构件；

特征提取模块，用于对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；

损伤信息集确定模块，用于根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的 损伤信息集，所述损伤信息集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类型；

健康评分模块，用于根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结 构的健康评分；所述健康评分表征所述建筑结构的健康状况。

本发明的有益效果是：获取包括若干构件图像的建筑结构数据，对所述构件图像进行特 征提取，得到所述构件的损伤特征信息，根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所 述构件的损伤信息集，而所述损伤信息集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类 型，根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分；通过 专家系统自动对损伤特征信息进行深入的挖掘，进而对整体建筑结构的健康情况作出定量化 评价，提高了效率和准确率。

附图说明

图1为本发明建筑结构健康状况检测方法的步骤流程示意图；

图2为本发明具体实施例获得整体损伤信息集的步骤流程示意图；

图3为本发明具体实施例确定健康评分的步骤流程示意图；

图4为本发明修缮方案确定方法的步骤流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图， 对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请 一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没 有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等 是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或 可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在 本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施 例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理 解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

名词解释：

专家系统：专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平 的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题，即专家系统 是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某 领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便 解决那些需要人类专家处理的复杂问题。需要说明的是，本申请中的专家系统为建筑领域的 专家系统。

如图1所示，本实施例提供一种建筑结构健康状况检测方法，包括以下步骤S1-S4：

S1、获取建筑结构数据。

本申请实施例中，建筑结构数据包括若干构件图像，每一构件图像包括一个构件，建筑 结构可以由若干个构件所构成；需要说明的是，每一构件图像包括一个构件，指的是包含一 个构件的图像以及该构件的全部相关信息；可选地，每一构件图像可以形成每一构件的图像 集。具体地，由于建筑的结构多样性和用途的多样性，不同结构和不同用途的建筑在使用寿 命和构件重要性之间差异较大，建筑结构数据中还可以包含不同结构类型、构件类型和设计 使用年限等信息，用于反映建筑结构的使用用途和结构的重要性。可选地，结构类型包括但 不限于钢结构、混凝土结构、木结构、网壳结构、桁架结构、悬索结构、膜结构和复合结构 等，构件类型包括但不限于梁、柱、承重墙、隔墙和楼板等。

可选地，步骤S1具体为：

接收通过实时流传输协议传输的压缩后的建筑结构数据，并进行解压，得到建筑结构数 据。

具体地，通过人机接口接收的压缩后的建筑结构数据，需要说明的是，当建筑结构数据 的数量多，文件较大时，可以根据用户选择不同的建筑结构设计使用年限、待检测数字图像 数据格式和待检测数据图像文件大小和接收端硬件支持的解压方式对建筑结构数据进行的压 缩，压缩文件包括但不限于*.zip，*.rar，*.7z，*.tar，*.gz等形式，例如本申请实施例 中采用优选的，默认选择为普及度高、安全性好、综合性强的*.rar压缩方式，可以理解的 是不造成限制。本申请实施例中，采用实时流传输协议RTSP(Real TimeStreaming Protocol) 对压缩后的建筑结构数据进行传输，以实现传输速度快，传输质量高的效果，接收端接收到 压缩后的建筑结构数据并进行解压，即可得到建筑结构数据。

可选地，在步骤S2之前包括步骤S100：

S100、通过预设方式对构件图像按照不同的构件类型进行分类。

本申请实施例中，在对构件图像进行特征提取前，先通过预设方式对构件图像按照不同 的构件类型进行分类，可选地分类后每一个构件图像均按照序号1,2,3...n进行标注。如上， 构件类型包括但不限于梁、柱、承重墙、隔墙和楼板等。可选地，预设方式包括K邻近算法、 卷积神经网络、支持向量机、BP神经网络中的其中一种。

需要说明的是，步骤S100也可以在步骤S1之前完成，即接收端接收的压缩后的建筑结 构数据可以是事先已经分类好的数据。可选地，当完成自动分类后可以应对分类结果进行抽 查，若分类效果不理想，可以通过调整预设方式进行再分类，或者通过人为干预的方式进行 分类。

可选地，在步骤S2之前，还可以包括去噪处理步骤，需要说明的是步骤S100与去噪处 理步骤不限定先后执行顺序，具体地，去噪处理步骤可以包括步骤S201-S202：

S201、根据预设建筑结构重要程度，确定构件图像对应的建筑结构的重要级别。

本申请实施例中，参照《建筑结构可靠性设计统一标准》定义的一级：很严重；对人的 生命，经济，社会或环境影响很大；二级：严重，对人的生命，经济，社会或环境影响较大；三级：不严重；对人的生命，经济，社会或环境影响较小，具体地，将一级以及二级的重要 级别作为第一级别，将三级的重要级别作为第二级别。

S202、当重要级别为第一级别，通过算数平均滤波对构件图像进行去噪处理，或者，当 重要级别为第二级别，通过中值滤波对构件图像进行去噪处理。

本申请实施例中，若建筑结构的重要性程度不高并对整体检测评价的速度有一定要求， 则应该使用中值滤波对图像数据集去噪；若建筑结构的重要性程度高，则应使用算数平均滤 波对数字图像集去噪。具体地，当构件图像对应的建筑结构的重要级别为第一级别，通过算 数平均滤波对构件图像进行去噪处理，或者当构件图像对应的建筑结构的重要级别为第二级 别，通过中值滤波对构件图像进行去噪处理。

可以理解的是，所有构件图像也可以进行相同的类型的去噪处理，预设建筑结构重要程 度的标准也可以不同，本申请不作具体限定。

S2、对构件图像进行特征提取，得到构件的损伤特征信息。

具体地，通过损伤数据库对构件图像进行特征提取，得到构件的损伤特征信息；损伤特 征信息包括损伤特征，损伤特征包括损伤类型、损伤位置和损伤程度中的至少一种，可选地 本申请实施例中损伤特征包含损伤类型、损伤位置和损伤程度。需要说明的是，本申请的专 家系统包括损伤规则库和损伤数据库，损伤规则库包括若干个事先收集的各类型的构件的损 伤图像数据，即预先收集的若干构件的损伤信息，例如可以包括通过互联网或者无人家收集 的建筑结构外表面的损伤图像，以及该些损伤图像的标签，标签可以包括损伤图像中构件对 应的结构类型、构件类型、损伤类型、损伤位置和损伤面积等。损伤数据库通过强监督学习 对损伤规则库中的损伤图像数据训练集进行训练所得，从而能够通过语义分割技术对构件图 像进行特征提取，分别提取单张构件图像中构件的损伤特征信息。可以理解的是，损伤规则 库会不断补充经专家判断后的损伤图像及其标签，而损伤规则库的扩增也会使损伤数据库内 的参数发生动态调整。可选地，当损伤数据库无法提取或者提取损伤特征信息的效果差时， 可以通过主动干预的方法进行干预，并将无法检测的未进行定义的损伤补充至损伤规则库中， 并对损伤数据库再次进行训练。

S3、根据损伤特征信息，通过专家系统确定各个构件的损伤信息集。

本申请实施例中，步骤S3具体地可以通过以下步骤实现：

通过专家系统建立损伤特征信息与损伤规则库中损伤信息的映射，确定各个构件的损伤 信息集。

具体地，根据损伤规则库中所有的损伤信息，通过专家系统建立损伤特征信息与损伤规 则库中损伤信息的映射，从而确定各个构件的损伤信息集D_n。可选地，损伤信息可以包括预 先收集的各个构件的构件图像以及构件对应的结构类型、构件类型、损伤类型、损伤位置和 损伤面积等；损伤信息集D_n可以包括输入的建筑结构数据中各个构件图像(即各个构件的所有 图像)所对应的构件的结构类型、图像序号、构件类型以及损伤特征，损伤特征包括损伤类型、 损伤位置和损伤程度中的至少一种，可选地本申请实施例中损伤特征包含损伤类型、损伤位 置和损伤程度，需要说明的是损伤程度包括但不限于损伤面积；其中，结构类型、构件类型、 损伤类型等信息为非数值信息，采用数值形式表示。需要说明的是，损伤类型包括但不限于 材料生物腐蚀、材料物理腐蚀、材料化学腐蚀、冲击破坏、大变形、横向裂缝、竖向裂缝、 网状裂缝和大面积剥脱等。其中，各个构件的损伤信息集D_n组成建筑结构的整体损伤信息集 Damage＝{D₁,D₂,D₃...D_n}，n为构件的数量。

S4、根据损伤特征和构件类型，通过专家系统确定建筑结构的健康评分；健康评分表征 建筑结构的健康状况。

具体地，步骤S4包括以下步骤S41-S43：

S41、通过专家系统，根据损伤特征和预设标度范围确定对应的损伤对每一构件的第一权 重系数。

本申请实施例中，专家系统中具有构件评价库和构件评价规则库，通过专家系统，例如 根据构件评价规则库所建立的构件评价库将各个构件的损伤信息集所构成的建筑结构的整体 损伤信息集Damage＝{D₁,D₂,D₃...D_n}进行映射，得到第一权重矩阵V。其中，构件评价库和构 件评价规则库通过模糊层次分析法中的损伤层和指标层建立，专家系统通过模糊层次分析法 中的分析模型的预设标度范围对一个构件中所对应所有输入的构件图像的若干个对应损伤进 行两两比较，可选地，比较过程可以根据损伤对应的损伤类型、损伤位置和损伤程度中的一 种或多种维度进行比较，本申请实施例以损伤类型为例，实现结合损伤类型和预设标度范围 确定损伤类型对应的损伤的第一权重系数，并通过数值的形式将第一权重置于构件评价库中。 其中，若干第一权重系数构成上述第一权重矩阵V。

可选地，预设标度范围可以如表1所示。

表1

其中，元素指的是进行比较的损伤，i、j代表不同序号的损伤。

S42、根据第一权重矩阵和损伤信息集的叉乘确定损伤矩阵。

本申请实施例中，通过第一权重矩阵V与对应的每一损伤信息集的叉乘从而确定损伤矩 阵X，具体地，通过第一权重矩阵V与整体损伤信息集Damage的乘积，得到损伤矩阵X，从 而实现对各构件输入多张图像信息的整合。X＝V×Damage。需要说明的是，损伤矩阵X中的每 一元素表征每一构件的损伤程度。

S43、根据损伤矩阵和每一元素对应的构件类型，通过专家系统确定建筑结构的健康评分。

可选地，步骤S43可以包括以下步骤S431-S432：

S431、通过专家系统，根据每一元素对应的构件类型以及预设标度范围，确定构件类型 对建筑结构的第二权重系数，若干第二权重系数构成第二权重矩阵。

类似地，采用上述预设标度范围，通过专家系统结合每一元素对应的构件类型，确定各 个构件类型对整体的建筑结构的第二权重系数，若干第二权重系数构成第二权重矩阵Y，反 映出不同构件类型对同一建筑结构的健康状况影响。

S432、根据损伤矩阵和第二权重矩阵的叉乘确定建筑结构的健康评分。

具体地，通过损伤矩阵X与第二权重矩阵Y的叉乘确定建筑结构的健康评分Score，健康 评分Score＝X×Y。其中，S代表整体的建筑结构的健康评分，X中的每一元素表征每一构件 的损伤程度，相当于每一构件的损伤程度评分，X＝{x₁,x₂,x₃...x_n}，n为构件数量，其中x_n为第n个构件的损伤程度评分并满足x_n∈[0，1]。需要说明的是，进行健康评分的模糊层次分 析法中的分析模型增加了目标层，目标层包括建筑结构的健康评分、指标层包括的各构件类 型、损伤层包括各构件的损伤程度。

需要说明的，本申请实施例中建筑结构的健康评分的定量化评价数值范围在0到1之间： 越接近1，则表示建筑结构损坏程度越大；越接近0，则表示建筑结构破坏程度越小。

可选地，在得出健康评分后，可以引入主动因素，包括但不限于通过专家评价建筑结构 的得分，并根据该得分调整第一权重矩阵V和第二权重矩阵Y。

通过本申请的方法，可对大量待测建筑，根据其外观勘测的建筑结构数据，对其局部和 整体的健康状况作出客观、可视化的量化评价；相比于传统的人力检测方法，本专利提出的 检测方法具有高效性、准确性和良好的经济性。

如图2所示，为本申请具体实施例获得整体损伤信息集Damage的步骤示意图，具体地： 输入构件图像→按构件类型将构件图像分类→得到已分类的图像集→利用通过强监督学习对 损伤规则库中的数据进行训练所得的损伤数据库分别进行单张构件图像的语义分割→若损伤 数据库没有相对应的损伤事实(损伤特征信息)，则将该损伤事实损伤特征信息)补充至损伤数 据库和损伤规则库中，若损伤数据库有相对应的损伤事实(损伤特征信息)，则完成该单张构 件图像的语义分割，若未完成所有单张构件图像的语义分割则继续进行语义分割，否则(通 过专家系统中通过模糊层次分析法建立的构件评价库和构件评价规则库)分别建立单张图像 对应的损伤特征信息与构件评价库中包含的构件整体特征的映射，若构件评价库没有相对应 的损伤特征信息，则对构件评价库和构件评价规则库进行补充，否则得到整体损伤信息集 Damage。

如图3所示，为本申请具体实施例健康评分的步骤示意图，具体地：根据整体损伤信息 集Damage中各损伤类型(进行比较)进行重要性评价，并根据模糊层次分析法计算出构件的各 损伤类型的第一权重矩阵V→计算出损伤矩阵X,X＝Damage×V→将构件类型(进行比较)进行 重要性评价，并根据模糊层次分析法计算出构件的各将构件类型的第二权重矩阵Y→计算出 建筑结构的健康评分Score＝X×Y。

如图4所示，本申请还提供一种修缮方案确定方法，包括步骤S501-S502：

S501、根据上述的建筑结构健康状况检测方法确定健康评分；

S502、根据健康评分以及损伤程度确定修缮方案。

可选地，可以通过专家系统根据健康评分确定是否需要进行修缮，若需要，通过专家系 统根据各构件的损伤程度确定对应的修缮方法，从而形成可靠的修缮方案。

本申请实施例还提供一种建筑结构健康状况检测系统，包括：

获取模块，用于获取建筑结构数据；建筑结构数据包括若干构件图像，每一构件图像包 括一个构件；

特征提取模块，用于对构件图像进行特征提取，得到构件的损伤特征信息；

损伤信息集确定模块，用于根据损伤特征信息，通过专家系统确定各个构件的损伤信息 集，损伤信息集包括构件的损伤特征和构件对应的构件类型；

健康评分模块，用于根据损伤特征和构件类型，通过专家系统确定建筑结构的健康评分； 健康评分表征建筑结构的健康状况。

上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与 上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供了一种装置，该设备包括处理器以及存储器；

存储器用于存储程序；

处理器用于执行程序实现本发明实施例的建筑结构健康状况检测方法以及修缮方案确定 方法。本发明实施例的装置可以实现建筑结构健康状况检测和的修缮方案确定功能。该装置 可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，简称PDA)、销 售终端(Point of Sales，简称POS)、车载电脑等任意智能终端。

上述方法实施例中的内容均适用于本装置实施例中，本装置实施例所具体实现的功能与 上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序，该 程序被处理器执行完成如前述发明实施例的建筑结构健康状况检测方法以及修缮方案确定方 法。

本发明实施例还提供一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计 算机执行前述发明实施例的建筑结构健康状况检测方法以及修缮方案确定方法。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在) 是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据 在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那 些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不 排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清 楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或 设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本申请中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个 以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B” 可以表示：只存在A，只存在B以及同时存在A和B三种情况，其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似 表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c 中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”， 其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的 方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一 种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可 以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间 的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可 以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开 的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可 以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施 例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也 可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的 单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储 在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有 技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算 机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质 包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。

以上，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例 对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例 所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换， 并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.建筑结构健康状况检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取建筑结构数据；所述建筑结构数据包括若干构件图像，每一所述构件图像包括一个构件；

对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；

根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集，所述损伤信息集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类型；

根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分；所述健康评分表征所述建筑结构的健康状况。

2.根据权利要求1所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述获取建筑结构数据的步骤，包括：

接收通过实时流传输协议传输的压缩后的所述建筑结构数据，并进行解压，得到所述建筑结构数据。

3.根据权利要求1所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述对所述构件图像进行特征提取的步骤之前，包括：

通过预设方式对所述构件图像按照不同的所述构件类型进行分类；所述预设方式包括K邻近算法、卷积神经网络、支持向量机和BP神经网络中的其中一种。

4.根据权利要求1所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述对所述构件图像进行特征提取的步骤之前，包括：

根据预设建筑结构重要程度，确定所述构件图像对应的所述建筑结构的重要级别；

当所述重要级别为第一级别，通过算数平均滤波对所述构件图像进行去噪处理，或者，当所述重要级别为第二级别，通过中值滤波对所述构件图像进行去噪处理。

5.根据权利要求1所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息，包括：

通过损伤数据库对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；所述损伤特征信息包括所述损伤特征，所述损伤特征包括损伤类型、损伤位置和损伤程度中的至少一种，所述损伤数据库通过监督学习对若干个构件的损伤图像数据训练集进行训练所得。

6.根据权利要求1所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集，包括：

通过专家系统建立所述损伤特征信息与损伤规则库中损伤信息的映射，确定各个所述构件的损伤信息集；所述损伤规则库包括预先收集的若干构件的所述损伤信息。

7.根据权利要求6所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分，包括：

通过所述专家系统，根据所述损伤特征和预设标度范围确定对应的损伤的第一权重系数；若干所述第一权重系数构成第一权重矩阵；

根据所述第一权重矩阵和所述损伤信息集的叉乘确定损伤矩阵；所述损伤矩阵中的每一元素表征每一所述构件的损伤程度；

根据所述损伤矩阵和每一所述元素对应的所述构件类型，通过所述专家系统确定所述建筑结构的健康评分。

8.根据权利要求7所述建筑结构健康状况检测方法，其特征在于：所述根据所述损伤矩阵和每一所述元素对应的所述构件类型，通过所述专家系统确定所述建筑结构的健康评分，包括：

通过所述专家系统，根据每一所述元素对应的所述构件类型以及所述预设标度范围，确定所述构件类型对所述建筑结构的第二权重系数，若干所述第二权重系数构成第二权重矩阵；根据所述损伤矩阵和所述第二权重矩阵的叉乘确定所述建筑结构的健康评分。

9.一种修缮方案确定方法，其特征在于：包括：

根据如权利要求8所述建筑结构健康状况检测方法确定所述健康评分；

根据所述健康评分以及所述损伤程度确定修缮方案。

10.一种建筑结构健康状况检测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取建筑结构数据；所述建筑结构数据包括若干构件图像，每一所述构件图像包括一个构件；

特征提取模块，用于对所述构件图像进行特征提取，得到所述构件的损伤特征信息；

损伤信息集确定模块，用于根据所述损伤特征信息，通过专家系统确定各个所述构件的损伤信息集，所述损伤信息集包括所述构件的损伤特征和所述构件对应的构件类型；

健康评分模块，用于根据所述损伤特征和所述构件类型，通过所述专家系统确定建筑结构的健康评分；所述健康评分表征所述建筑结构的健康状况。

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