黃啟云,幸超群,要東明,楊紅梅
(1.廣東省有色工業建筑質量檢測站有限公司,廣東 廣州 510700;2.湖南省建設工程質量安全協會,湖南 長沙 410000)
我國正處于“互聯網+”技術快速發展的新階段。我國房屋安全鑒定工作已逐步由傳統人工編制報告向自動化編制報告方向轉型。采用“互聯網+智慧鑒定”技術是有效提高我國房屋安全鑒定管理工作效率和逐步實現智慧鑒定建設的重要措施[1]。
房屋建筑良好的安全性是人們正常生活的重要保障,房屋安全鑒定則是控制工程質量的關鍵要素之一。隨著建筑類型復雜性的呈現,房屋安全鑒定工作程序存在諸多不便,主要體現在[2-4]:①現場人員通過紙質記錄效率偏低,多人協調合作困難;②內業錄入人員工作量大且重復性高;③現場位置與照片對應難度大且易混淆等問題。因此,常常導致人工編制房屋安全鑒定報告出現較高的錯誤率。
隨著科技不斷的進步和社會智能化的發展,信息化管理在房屋安全鑒定方面得到了初步的嘗試和應用[5-7]。針對目前完損等級鑒定報告的不足,本文基于“互聯網+智慧鑒定”原理,研發了一款房屋安全鑒定報告數字化與智慧編制系統,本文重點介紹了該系統的基本功能,并展示其應用于實際工程項目的操作流程。
房屋安全鑒定報告數字化與智慧編制系統是一款用于房屋安全鑒定報告編輯、管理、統計為一體的房屋安全鑒定輔助系統。該系統的應用,讓使用者更靈活地脫離了紙和筆的束縛,能夠隨時隨地記錄房屋檢測現狀,清晰、整潔的電腦式輸入代替了傳統手工書寫,減少了人為因素導致的錯誤,同時該系統實現現場圖片與損傷文字描述一一對應的功能,節約了整理圖片的時間。此外,該系統還兼容 PC 端和移動端,實現多人同時在線編輯的優勢。該系統依托互聯網信息技術,結合現場鑒定經驗,實現互聯網與傳統產業的聯合,有效提高了房屋鑒定工作效率,房屋安全鑒定報告數字化與智慧編制系統工作流程的工作流程如圖1 所示。

圖1 房屋安全鑒定報告數字化與智慧編制系統工作流程
1.2.1 信息的采集模塊
該模塊主要應用于房屋安全鑒定現場信息采集,獲取采集的建筑物各工程部位的圖像數據,根據預先設定的圖片屬性,自動獲取一定尺寸比例及像素的圖像,移動設備端口選擇或輸入文字數據,實現多方位多角度展示建筑物全貌。
1.2.2 數據上傳模塊
該模塊主要應用于攜帶房屋安全特征數據上傳,利用云儲存技術,實現無中斷地遷移和擴展數據,減少了用戶端口硬件空間成本,有效提高程序的工作效率。
1.2.3 數據整理模塊
該模塊主要應用于圖片數據與文字數據的關聯,數據整理模塊可實現自動識別圖像特征并匹配關聯圖像數據,免除后續人工拖曳數據整理過程。
1.2.4 圖像識別模塊
該模塊通過圖像采集、圖像預處理、迭代閾值分割等關鍵技術[8-10],實現自動識別圖像特征功能,圖像采集及處理步驟如圖2 所示,圖像閾值分割按下列公式進行計算。

圖2 圖像采集及處理步驟
1)圖像灰度化處理-加權平均法。本模塊采用加權平均法對圖像的裂縫進行灰度化處理,即選取像素F(i,j)的 R、G、B 分量的亮度加權均值作為該像素的灰度值見式(1):

2)K-means 算法。K-means 算法是一種迭代求解的聚類分析算法。將給定樣本集劃分為K個簇,并令簇劃分為(C1,C2,…,Ck),則最小化平方誤差E見式(2):

其中簇Ci的均值向量為ui,ui的表達式見式(3):

3)圖像分割—迭代閾值分割。圖像分割直接影響圖像處理結果的核心因素。圖像分割即是提取圖像特征并將其提取的特征分割成若干具有獨立特性區域的過程。本系統采用迭代閾值分割算法對圖像進行分割。
令f(i,j)表示灰度裂縫圖像,其中(i,j)為圖像中像素的位置坐標,為T閾值,則閾值分割后的二值圖像b(i,j)滿足式(4):

迭代閾值分割的流程如下所示。
①初始閾值。統計圖像的最小灰度值和最大灰度值分別為Tmin和Tmax,并計算兩者的平均值作為初始閾值,即:

②分割。根據閾值T對圖像進行分割,得到兩個像素集合分別為G1={f(i,j)≥T}和G2={f(i,j)<T}。
③灰度平均值。像素集合G1中的灰度平均值u1的表達式見式(6):

像素集合G2的灰度平均值u2的表達式見式(7):

④迭代。取步驟③計算的u1和u2的平均值作為新的閾值T,T的表達式見式(8):

重復步驟②~④,直至閾值T趨近于某一范圍則認為圖像分割結束。
1.2.5 報告編制模塊
該模塊兼容移動端和 PC 端,可實現多人同時在線實時協作編輯,現場信息采集完畢,即可傳輸到云端儲存,各端口能同時瀏覽到相應建筑物的現狀,且該模塊設置打印功能,添加打印功能設備即可印一鍵打印出完整的鑒定報告。
1.2.6 鑒定臺賬模塊
該模塊的臺賬不限于房屋名稱、房屋地址、建筑面積、房屋等級等信息,搜索框可輸入關鍵字進行查找提取,快速提取整合信息,提高企業管理效率。
2.1.1 建筑物概況
本工程為農村普通住宅建筑,結構形式為鋼筋混凝土結構,建筑面積 405 m2,層數為 3 層,外墻裝飾面為瓷磚,內墻裝飾面為抹灰。本房屋建筑于 2000 年后,至今已有 10 余年。
2.1.2 檢測目的
為全面了解施工周邊房屋的安全程度以及明確施工后房屋的損壞責任,需對該項目施工周邊房屋進行安全檢查,并提出處理建議,確保該項目施工期間周邊房屋的正常安全使用以及作為證據保存。
2.1.3 鑒定依據
1)JGJ 8-2016《建筑變形測量規范》。
2)《房屋完損等級評定標準》(試行)城住字(1984)第 678 號。
3)DB44/T 1887-2016《房屋安全鑒定報告編制規范》。
4)DB44/T 724-2010《廣州市房屋安全鑒定操作技術規程》。
以項目《增城區湖東村》為例,展示基于數字化智慧房屋鑒定報告編制系統生成的鑒定報告的流程,其中圖3 為委托方信息輸入,圖4 為建筑物概況信息輸入,圖5 為場址基地現場檢查信息輸入,圖6 為建筑物概況信息輸入,圖7 為裝飾部分現場檢查信息,圖8 為設備部分現場檢查信息,圖9 為圖像特征識別,圖10 為房屋安全鑒定報告。

圖3 委托方信息輸入

圖4 建筑物概況信息輸入

圖5 場址基地現場檢查信息輸入

圖6 建筑物概況信息輸入

圖7 裝飾部分現場檢查信息

圖8 設備部分現場檢查信息

圖9 圖像特征識別

圖10 房屋安全鑒定報告
由圖可知,基于數字化與智慧房屋鑒定報告編制系統生成的報告具備操作流程簡單、內容清晰、整潔、圖文匹配度高、準確性好等優勢,該系統的應用有效提高了房屋鑒定工作效率,為企業節約時間成本,帶來了良好的經濟效益。
3.1.1 時間成本
以項目《增城區湖東村》為例,對比人工編制鑒定報告與智慧系統編制鑒定報告消耗的時間,如表1 所示。
由表1 可知,智慧報告編制系統的應用,有效提高了房屋安全鑒定的工作效率,相對于傳統的人工編制報告而言,在信息采集與數據上傳部分、數據整理部分和報告編制部分均節約了大量時間。房屋建筑面積越大、樓層越高,結構形式越復雜,越能體現該房屋安全鑒定報告智慧編制系統的優勢。

表1 人工編制鑒定報告與智慧系統編制鑒定報告對比
3.1.2 正確率
該系統實現數據上傳,多人同時在線編輯及整理功能,可實現一報告多人相互檢查的作用,減少人為因素導致的錯誤,有效提高了報告的正確率。
該系統的開發和應用為房屋安全鑒定數字化和智慧管理方向提供了參考,同時也推動了我國建筑業中房屋安全鑒定智能化管理的進步。
本房屋安全鑒定報告數字化與智慧編制系統的開發與應用有效提高了房屋安全鑒定的工作效率,有效推動我國房屋安全鑒定數字化與智慧管理方向的進步,有效解決了人工編制鑒定報告錯誤率高、重復性強、效率低等問題。通過工程應用表明,該智慧報告編制系統可實現多方位多角度展示建筑物全貌、可實現數據無間斷遷移和擴展、可實現自動識別圖像特征、可實現多人同時在線協助編輯、且可實現一鍵生成報告等功能,尤其對針對大型且復雜的建筑物其優勢更加突出。該系統的應用為行業帶來了良好的效益,為房屋安全鑒定智慧化管理提供了參考。Q