新论文 | 基于倾斜摄影、深度学习和CFD的城市尺度窗户风损评估

沿海城市受风灾影响严重，建筑在风灾下主要发生外围护构件破坏，窗户是建筑外围护构件的主要组成之一。快速预测风灾下城市建筑窗户的损失对城市防灾具有重要意义。城市建筑数量众多，且由于建筑之间的相互影响，风场也非常复杂，高效而准确的评估窗户风损就成为一个很困难的问题。针对这一需求，我们从(1)数据高效获取，(2)对象自动识别，(3)风损精准评估三个方面，提出了(1)无人机倾斜摄影、(2)深度学习对象识别及(3)窗户风压CFD模拟三个解决方法（图1）。具体介绍如下。

图1 论文关键方法架构图

近年来城市尺度数据获取最受关注的手段之一就是无人机倾斜摄影。通过无人机航拍，可以很方便的建立城市区域的建筑三维模型。这里我们针对后面对象识别的需求，进一步对航拍数据进行处理，以自动获取建筑不同立面的无畸变图像（图2）。   

图2 基于无人机倾斜摄影的数据高效获取

其基本原理就是采用我们课题组此前提出的方法（详见：新论文：基于无人机与深度学习的建筑震害评估方法），根据无人机自身的坐标信息，以及GIS数据库中建筑的坐标信息，进行立面识别和坐标变换。从而得到合适的图像供深度学习识别（图3）。

 

 

图3 建筑立面识别及坐标变换

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