CN115775335A - 一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及建筑拆除技术领域，具体公开一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法及系统，该方法包括建筑物图像采集、建筑物尺寸合理分析、建筑物违建判断、目标建筑物风险分析和目标建筑物风险处理，本发明通过对建筑物的图像进行采集，进而判断建筑物是否存在违建区域，从而确保对建筑物是否存在违建区域分析结果的唯一性，提高了建筑物是否存在违建区域判断的精确性，本发明在对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析时，结合违建子区域的重量、高度和布设位置对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析，确保违建区域的风险程度分析结果的精确性，在一定程度上提高了建筑物的拆除管理效率。

Description

一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法及系统

技术领域

本发明涉及建筑拆除技术领域，具体而言，涉及一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法及系统。

背景技术

近年来经济的快速发展促使城市化的发展加快，而城市化的发展与建筑物的建设有着密不可分的联系，因此，建筑物的建设在城市化发展中起着尤为重要的影响，而在建筑物的建设过程中，监管体系比较完善，但是在建筑物建设之后的监管力度不高，进而存在部门人员在已经建成的建筑物上私自进行二次建造，进而导致二次建造的建筑物可能对建筑物构成危害，如果不拆除，则影响建筑物的使用，故而，对建筑物的违建部分进行拆除是尤为重要的，因此，需要对建筑物进行拆除分析。

现有的建筑物拆除分析存在以下缺陷：(1)现有的建筑物拆除分析大多是通过人工对建筑物是否存在违建区域进行判断，由于人工判断主观性较强，且每个人判断标准大都不一致，进而缺乏统一的判断标准，导致对建筑物是否存在违建区域的判断存在多样性，影响建筑物是否存在违建区域判断的精确性，降低了建筑物是否存在违建区域判断结果的可靠性，从而无法为后续分析建筑物所属违建区域的风险程度提供强有力的保障。

(2)现有的建筑物拆除分析在对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析时，大多是根据违建区域的重量和高度进行分析，对违建区域的布设位置的分析不够深入，可能存在布设位置不一致但是建筑物的风险程度一致的问题，进而导致违建区域的风险程度分析结果不精确，从而影响对违建区域拆除困难程度和整改时长的判断，在一定程度上降低了建筑物的拆除管理效率。

发明内容

为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法及系统,能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：本发明第一方面提供了一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，包括：步骤1、建筑物图像采集：在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度。

步骤2、建筑物尺寸合理分析：基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数。

步骤3、建筑物违建判断：基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物。

步骤4、目标建筑物风险分析：获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数。

步骤5、目标建筑物风险处理：分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理。

进一步地，所述各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为：

步骤21：从建筑物管理中心提取各建筑物的原始尺寸参数和沉降高度，其中原始尺寸参数包括原始长度、原始宽度和原始高度。

步骤22：将各建筑物的采集长度、采集宽度和采集高度分别与原始长度、原始宽度和原始高度进行对比，并据此分析各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为

其中HL_i表示为第i个建筑物对应的尺寸合理系数，CD_i、KD_i、GD_i分别表示为第i个建筑物的采集长度、采集宽度、采集高度，CD_i′、KD_i′、GD_i′分别表示为第i个建筑物的原始长度、原始宽度、原始高度，θ_i表示为第i个建筑物的沉降高度，i表示为各建筑物的编号，i＝1,2,...,n。

进一步地，所述判断各建筑物是否存在违建区域，其具体方法为：将各建筑物对应的尺寸合理系数与预设的建筑物尺寸合理阈值进行对比，若某建筑物对应的尺寸合理系数小于建筑物尺寸合理系数，则判断该建筑物存在违建区域，反之，则判断该建筑物不存在违建区域。

进一步地，所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其具体分析方法为：步骤411：以各目标建筑物的屋面中心点为原点建立三维直角坐标系，进而获取各目标建筑物所属各违建子区域设定面中心点的三维坐标，并将其标记为各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标。

步骤412：基于各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标分析各目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，其计算公式为：

其中WX_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，(x_mp,y_mp,z_mp)表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的三维坐标，e表示为自然常数，m表示为各目标建筑物的编号，m＝1,2,...,l，p表示为各违建子区域的编号，p＝1,2,...,q，q表示为违建子区域的数量，λ₁表示为预设的单位距离对应的危险因子。

步骤413：获取各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓，并将各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓进行连线，进而得到各目标建筑物对应违建子区域的轮廓连接图，并将其标记为各目标建筑物的外边缘图像，进而获取各目标建筑物的外边缘图像的面积。

步骤414：获取各目标建筑物对应各违建子区域的轮廓图，并将其与各目标建筑物的外边缘图像进行重合对比，进而得到各目标建筑物的各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，从而将各目标建筑物的外边缘图像的面积减去对应各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，进而得到各目标建筑物对应违建区域余留部分的面积。

步骤415：分析各目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，其计算公式为：

其中QY_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，SS_m表示为第m个目标建筑物对应违建区域余留部分的面积，SS_m′表示为第m个目标建筑物的外边缘图像的面积。

步骤416：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其计算公式为：

其中BS_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，ρ₁、ρ₂表示为预设的布设位置危险系数、分布危险系数所属的影响因子。

进一步地，所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，其具体分析方法为：步骤421：将各目标建筑物对应各违建子区域的图像与各建材材料类型对应的图像进行对比，进而识别各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型。

步骤422：从云数据库中提取各建材材料类型对应的单位体积重量，并将各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型与各建材材料类型对应的单位体积重量进行匹配对比，进而得到各目标建筑物对应各违建子区域的单位体积重量。

步骤423：基于各目标建筑物对应各违建子区域的图像获取各违建子区域的长度、宽度和高度，进而计算各目标建筑物对应各违建子区域的体积，其计算公式为：V_mp＝CT_mp*KT_mp*GT_mp，其中V_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的体积，CT_mp、KT_mp、GT_mp分别表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的长度、宽度、高度。

步骤424：基于各目标建筑物对应各违建子区域的体积和单位体积重量分析各目标建筑物对应各违建子区域的重量，其计算公式为：ZL_mp＝V_mp*δ_mp，其中ZL_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的重量，δ_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的单位体积重量。

步骤425：基于各目标建筑物对应各违建子区域的重量，筛选各目标建筑物对应违建子区域的最大重量和违建子区域的最小重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，其计算公式为：

其中BD_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，

分别表示为第m个目标建筑物对应违建子区域的最大重量、违建子区域的最小重量，q表示为违建子区域的数量。

步骤426：从建筑物管理中心提取各目标建筑物对应的安全承载重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，其计算公式为：

其中ZA_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，AQ_m表示为第m个目标建筑物对应的安全承载重量。

步骤427：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，其计算公式为：

其中ZP_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，χ₁、χ₂表示为预设的重量波动、重量安全所属权重系数。

进一步地，所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其具体分析方法为：步骤431：统计各目标建筑物所属违建子区域的数量，并将其标记为WS_m。

步骤432：从建筑物管理中心中提取建筑物安全高度，将其标记为AG。

步骤433：获取各目标建筑物的采集高度，将其标记为GT_m″。

步骤434：分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其计算公式为：

其中WC_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，l表示为目标建筑物的数量，ζ₁、ζ₂、ζ₃、ζ₄分别表示为预设的综合布设危险、综合重量评估、违建子区域数量、违建子区域高度对应的修正因子。

进一步地，所述各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，其具体分析方法为：将各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数与云数据库中存储的各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长进行对比，筛选各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长。

进一步地，所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理，其具体处理方式为：步骤51：获取各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号。

步骤52：将各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号和整改时长发送到建筑物管理中心。

本发明第二方面提供一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理系统，包括：建筑物图像采集模块、建筑物尺寸合理分析模块、建筑物违建判断模块、目标建筑物风险分析模块、目标建筑物风险处理模块和云数据库。

所述建筑物图像采集模块用于在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度。

所述建筑物尺寸合理分析模块用于基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数。

所述建筑物违建判断模块用于基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物。

所述目标建筑物风险分析模块用于获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数。

所述目标建筑物风险处理模块用于分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理。

所述云数据库用于存储各建材材料类型对应的单位体积重量，并存储各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长。

相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：(1)本发明的建筑物拆除分析通过对建筑物的图像进行采集，并将其与建筑物的原始图像进行对比，进而判断建筑物是否存在违建区域，从而避免人工判断的一些弊端，有统一的判断标准，确保对建筑物是否存在违建区域分析结果的唯一性，提高了建筑物是否存在违建区域判断的精确性，进而提高了建筑物是否存在违建区域判断结果的可靠性，从而为后续分析建筑物所属违建区域的风险程度提供强有力的保障。

(2)本发明的建筑物拆除分析在对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析时，结合违建子区域的重量、高度和布设位置对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析，进而弥补了现有技术中对违建子区域布设位置的分析不够深入的缺陷，避免出现布设位置不一致但是违建区域的风险程度一致的现象，进而确保违建区域的风险程度分析结果的精确性，从而为违建区域拆除困难程度和整改时长的分析提供强有力的数据支持，在一定程度上提高了建筑物的拆除管理效率。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明的方法流程图。

图2为本发明的模块连接图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

参照图1所示，本发明第一方面提供了一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，包括：步骤1、建筑物图像采集：在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度。

步骤2、建筑物尺寸合理分析：基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数。

在本发明的具体实施例中，所述各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为：步骤21：从建筑物管理中心提取各建筑物的原始尺寸参数和沉降高度，其中原始尺寸参数包括原始长度、原始宽度和原始高度。

步骤22：将各建筑物的采集长度、采集宽度和采集高度分别与原始长度、原始宽度和原始高度进行对比，并据此分析各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为

其中HL_i表示为第i个建筑物对应的尺寸合理系数，CD_i、KD_i、GD_i分别表示为第i个建筑物的采集长度、采集宽度、采集高度，CD_i′、KD_i′、GD_i′分别表示为第i个建筑物的原始长度、原始宽度、原始高度，θ_i表示为第i个建筑物的沉降高度，i表示为各建筑物的编号，i＝1,2,...,n。

步骤3、建筑物违建判断：基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物。

在本发明的具体实施例中，所述判断各建筑物是否存在违建区域，其具体方法为：将各建筑物对应的尺寸合理系数与预设的建筑物尺寸合理阈值进行对比，若某建筑物对应的尺寸合理系数小于建筑物尺寸合理系数，则判断该建筑物存在违建区域，反之，则判断该建筑物不存在违建区域。

本发明的建筑物拆除分析通过对建筑物的图像进行采集，并将其与建筑物的原始图像进行对比，进而判断建筑物是否存在违建区域，从而避免人工判断的一些弊端，有统一的判断标准，确保对建筑物是否存在违建区域分析结果的唯一性，提高了建筑物是否存在违建区域判断的精确性，进而提高了建筑物是否存在违建区域判断结果的可靠性，从而为后续分析建筑物所属违建区域的风险程度提供强有力的保障。

步骤4、目标建筑物风险分析：获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数。

在本发明的具体实施例中，所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其具体分析方法为：步骤411：以各目标建筑物的屋面中心点为原点建立三维直角坐标系，进而获取各目标建筑物所属各违建子区域设定面中心点的三维坐标，并将其标记为各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标。

需要说明的是，各目标建筑物所属各违建子区域设定面为各目标建筑物屋面与对应各违建子区域底面的接触面。

步骤412：基于各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标分析各目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，其计算公式为：

其中WX_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，(x_mp,y_mp,z_mp)表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的三维坐标，e表示为自然常数，m表示为各目标建筑物的编号，m＝1,2,...,l，p表示为各违建子区域的编号，p＝1,2,...,q，q表示为违建子区域的数量，λ₁表示为预设的单位距离对应的危险因子。

步骤413：获取各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓，并将各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓进行连线，进而得到各目标建筑物对应违建子区域的轮廓连接图，并将其标记为各目标建筑物的外边缘图像，进而获取各目标建筑物的外边缘图像的面积。

步骤414：获取各目标建筑物对应各违建子区域的轮廓图，并将其与各目标建筑物的外边缘图像进行重合对比，进而得到各目标建筑物的各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，从而将各目标建筑物的外边缘图像的面积减去对应各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，进而得到各目标建筑物对应违建区域余留部分的面积。

步骤415：分析各目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，其计算公式为：

其中QY_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，SS_m表示为第m个目标建筑物对应违建区域余留部分的面积，SS_m′表示为第m个目标建筑物的外边缘图像的面积。

步骤416：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其计算公式为：

其中BS_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，ρ₁、ρ₂表示为预设的布设位置危险系数、分布危险系数所属的影响因子。

在本发明的具体实施例中，所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，其具体分析方法为：步骤421：将各目标建筑物对应各违建子区域的图像与各建材材料类型对应的图像进行对比，进而识别各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型。

步骤422：从云数据库中提取各建材材料类型对应的单位体积重量，并将各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型与各建材材料类型对应的单位体积重量进行匹配对比，进而得到各目标建筑物对应各违建子区域的单位体积重量。

步骤423：基于各目标建筑物对应各违建子区域的图像获取各违建子区域的长度、宽度和高度，进而计算各目标建筑物对应各违建子区域的体积，其计算公式为：V_mp＝CT_mp*KT_mp*GT_mp，其中V_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的体积，CT_mp、KT_mp、GT_mp分别表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的长度、宽度、高度。

步骤424：基于各目标建筑物对应各违建子区域的体积和单位体积重量分析各目标建筑物对应各违建子区域的重量，其计算公式为：ZL_mp＝V_mp*δ_mp，其中ZL_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的重量，δ_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的单位体积重量。

步骤425：基于各目标建筑物对应各违建子区域的重量，筛选各目标建筑物对应违建子区域的最大重量和违建子区域的最小重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，其计算公式为：

其中BD_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，

分别表示为第m个目标建筑物对应违建子区域的最大重量、违建子区域的最小重量，q表示为违建子区域的数量。

步骤426：从建筑物管理中心提取各目标建筑物对应的安全承载重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，其计算公式为：

其中ZA_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，AQ_m表示为第m个目标建筑物对应的安全承载重量。

步骤427：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险

第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，χ₁、χ₂表示为预设的重量波动、重量安全所属权重系数。

在本发明的具体实施例中，所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其具体分析方法为：步骤431：统计各目标建筑物所属违建子区域的数量，并将其标记为WS_m。

步骤432：从建筑物管理中心中提取建筑物安全高度，将其标记为AG。

步骤433：获取各目标建筑物的采集高度，将其标记为GT_m″。

步骤434：分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其计算公式为：

其中WC_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，l表示为目标建筑物的数量，ζ₁、ζ₂、ζ₃、ζ₄分别表示为预设的综合布设危险、综合重量评估、违建子区域数量、违建子区域高度对应的修正因子。

本发明的建筑物拆除分析在对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析时，结合违建子区域的重量、高度和布设位置对建筑物所属违建区域的风险程度进行分析，进而弥补了现有技术中对违建区域布设位置的分析不够深入的缺陷，避免出现布设位置不一致但是违建区域的风险程度一直的现象，进而确保违建区域的风险程度分析结果的精确性，从而为违建区域拆除困难程度和整改时长的分析提供强有力的数据支持，在一定程度上提高了建筑物的拆除管理效率。

步骤5、目标建筑物风险处理：分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理。

在本发明的具体实施例中，所述各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，其具体分析方法为：将各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数与云数据库中存储的各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长进行对比，筛选各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长。

在本发明的具体实施例中，所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理，其具体处理方式为：步骤51：获取各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号。

步骤52：将各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号和整改时长发送到建筑物管理中心。

参照图2所示，本发明第二方面提供了一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理系统，包括：建筑物图像采集模块、建筑物尺寸合理分析模块、建筑物违建判断模块、目标建筑物风险分析模块、目标建筑物风险处理模块和云数据库。

所述建筑物图像采集模块与建筑物尺寸合理分析模块连接，建筑物尺寸合理分析模块与建筑物违建判断模块连接，建筑物违建判断模块与目标建筑物风险分析模块连接，目标建筑物风险分析模块与目标建筑物风险处理模块连接，云数据库分别与目标建筑物风险分析模块和目标建筑物风险处理模块连接。

所述建筑物图像采集模块用于在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度。

所述建筑物尺寸合理分析模块用于基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数。

所述建筑物违建判断模块用于基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物。

所述目标建筑物风险分析模块用于获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数。

所述目标建筑物风险处理模块用于分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理。

所述云数据库用于存储各建材材料类型对应的单位体积重量，并存储各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于，包括：

步骤1、建筑物图像采集：在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度；

步骤2、建筑物尺寸合理分析：基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数；

步骤3、建筑物违建判断：基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物；

步骤4、目标建筑物风险分析：获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数；

步骤5、目标建筑物风险处理：分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为：

步骤21：从建筑物管理中心提取各建筑物的原始尺寸参数和沉降高度，其中原始尺寸参数包括原始长度、原始宽度和原始高度；

步骤22：将各建筑物的采集长度、采集宽度和采集高度分别与原始长度、原始宽度和原始高度进行对比，并据此分析各建筑物对应的尺寸合理系数，其计算公式为

其中HL_i表示为第i个建筑物对应的尺寸合理系数，CD_i、KD_i、GD_i分别表示为第i个建筑物的采集长度、采集宽度、采集高度，CD_i′、KD_i′、GD_i′分别表示为第i个建筑物的原始长度、原始宽度、原始高度，θ_i表示为第i个建筑物的沉降高度，i表示为各建筑物的编号，i＝1,2,...,n。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述判断各建筑物是否存在违建区域，其具体方法为：将各建筑物对应的尺寸合理系数与预设的建筑物尺寸合理阈值进行对比，若某建筑物对应的尺寸合理系数小于建筑物尺寸合理系数，则判断该建筑物存在违建区域，反之，则判断该建筑物不存在违建区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其具体分析方法为：

步骤411：以各目标建筑物的屋面中心点为原点建立三维直角坐标系，进而获取各目标建筑物所属各违建子区域设定面中心点的三维坐标，并将其标记为各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标；

步骤412：基于各目标建筑物对应各违建子区域的三维坐标分析各目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，其计算公式为：

其中WX_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的布设位置危险系数，(x_mp,y_mp,z_mp)表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的三维坐标，e表示为自然常数，m表示为各目标建筑物的编号，m＝1,2,...,l，p表示为各违建子区域的编号，p＝1,2,...,q，q表示为违建子区域的数量，λ₁表示为预设的单位距离对应的危险因子；

步骤413：获取各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓，并将各目标建筑物对应各违建子区域的外边缘轮廓进行连线，进而得到各目标建筑物对应违建子区域的轮廓连接图，并将其标记为各目标建筑物的外边缘图像，进而获取各目标建筑物的外边缘图像的面积；

步骤414：获取各目标建筑物对应各违建子区域的轮廓图，并将其与各目标建筑物的外边缘图像进行重合对比，进而得到各目标建筑物的各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，从而将各目标建筑物的外边缘图像的面积减去对应各违建子区域与对应外边缘图像的重合面积，进而得到各目标建筑物对应违建区域余留部分的面积；

步骤415：分析各目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，其计算公式为：

其中QY_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的分布危险系数，SS_m表示为第m个目标建筑物对应违建区域余留部分的面积，SS_m′表示为第m个目标建筑物的外边缘图像的面积；

步骤416：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，其计算公式为：

其中BS_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数，ρ₁、ρ₂表示为预设的布设位置危险系数、分布危险系数所属的影响因子。

5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，其具体分析方法为：

步骤421：将各目标建筑物对应各违建子区域的图像与各建材材料类型对应的图像进行对比，进而识别各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型；

步骤422：从云数据库中提取各建材材料类型对应的单位体积重量，并将各目标建筑物对应各违建子区域的建材材料类型与各建材材料类型对应的单位体积重量进行匹配对比，进而得到各目标建筑物对应各违建子区域的单位体积重量；

步骤423：基于各目标建筑物对应各违建子区域的图像获取各违建子区域的长度、宽度和高度，进而计算各目标建筑物对应各违建子区域的体积，其计算公式为：V_mp＝CT_mp*KT_mp*GT_mp，其中V_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的体积，CT_mp、KT_mp、GT_mp分别表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的长度、宽度、高度；

步骤424：基于各目标建筑物对应各违建子区域的体积和单位体积重量分析各目标建筑物对应各违建子区域的重量，其计算公式为：ZL_mp＝V_mp*δ_mp，其中ZL_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的重量，δ_mp表示为第m个目标建筑物对应第p个违建子区域的单位体积重量；

步骤425：基于各目标建筑物对应各违建子区域的重量，筛选各目标建筑物对应违建子区域的最大重量和违建子区域的最小重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，其计算公式为：

其中BD_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量波动系数，

分别表示为第m个目标建筑物对应违建子区域的最大重量、违建子区域的最小重量，q表示为违建子区域的数量；

步骤426：从建筑物管理中心提取各目标建筑物对应的安全承载重量，并据此分析各目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，其计算公式为：

其中ZA_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的重量安全系数，AQ_m表示为第m个目标建筑物对应的安全承载重量；

步骤427：分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，其计算公式为：

其中ZP_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的综合重量危险系数，χ₁、χ₂表示为预设的重量波动、重量安全所属权重系数。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其具体分析方法为：

步骤431：统计各目标建筑物所属违建子区域的数量，并将其标记为WS_m；

步骤432：从建筑物管理中心中提取建筑物安全高度，将其标记为AG；

步骤433：获取各目标建筑物的采集高度，将其标记为GT_m″；

步骤434：分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，其计算公式为：

其中WC_m表示为第m个目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数，l表示为目标建筑物的数量，ζ₁、ζ₂、ζ₃、ζ₄分别表示为预设的综合布设危险、综合重量评估、违建子区域数量、违建子区域高度对应的修正因子。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，其具体分析方法为：将各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数与云数据库中存储的各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长进行对比，筛选各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长。

8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理方法，其特征在于：所述分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理，其具体处理方式为：

步骤51：获取各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号；

步骤52：将各拆除困难程度对应所有目标建筑物的编号和整改时长发送到建筑物管理中心。

9.一种基于图像识别的建筑拆除智能监测管理系统，其特征在于：包括：建筑物图像采集模块、建筑物尺寸合理分析模块、建筑物违建判断模块、目标建筑物风险分析模块、目标建筑物风险处理模块和云数据库；

所述建筑物图像采集模块用于在设定区域内对建筑物进行图像采集，进而获取各建筑物的采集尺寸参数，其中采集尺寸参数包括采集长度、采集宽度和采集高度；

所述建筑物尺寸合理分析模块用于基于各建筑物的采集尺寸参数分析各建筑物对应的尺寸合理系数；

所述建筑物违建判断模块用于基于各建筑物对应的尺寸合理系数判断各建筑物是否存在违建区域，若某建筑物存在违建区域，则将该建筑物标记为目标建筑物，若某建筑物不存在违建区域，则将该建筑物标记为安全建筑物，进而得到各目标建筑物和各安全建筑物；

所述目标建筑物风险分析模块用于获取各目标建筑物的图像，进而将其与各目标建筑物对应的原始图像进行对比，得到各目标建筑物对应的违建区域，并将其按照违建区域内违建部分的分布划分为各违建子区域，进而获取各目标建筑物对应各违建子区域的图像，并分析各目标建筑物所属违建区域对应的综合布设危险系数和综合重量危险系数，从而综合分析各目标建筑物所属违建区域对应的风险评估指数；

所述目标建筑物风险处理模块用于分析各目标建筑物所属违建区域对应的拆除困难程度和整改时长，并进行相应处理；

所述云数据库用于存储各建材材料类型对应的单位体积重量，并存储各风险评估指数范围对应的拆除困难程度和整改时长。

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