一种自建房屋安全风险标识方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及房屋安全风险标识技术领域，公开了一种自建房屋安全风险标识系统，包括数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
一种自建房屋安全风险标识方法及系统


[0001]本专利技术涉及房屋安全风险标识
，具体为一种自建房屋安全风险标识方法及系统
。

技术介绍

[0002]目前，随着城市化进程不断加快，自建房屋成为一种常见的居住形式
。
然而，由于自建房屋的建造和管理标准不如正规房屋，其安全隐患问题较多，容易造成房屋倒塌
、
火灾等事故，因此，对自建房屋的安全风险进行准确评估和及时监测显得尤为重要
。
[0003]但是目前的自建房屋安全风险标识，至少还存在以下缺陷：
[0004]现有的自建房屋安全评估方法通常由专业人员进行实地勘查和手工记录，耗费时间且可能存在主观偏差，缺乏智能化决策支持，无法根据大数据分析和预测模型提供科学
、
精准的安全改进建议
。
[0005]因此，我们提出一种自建房屋安全风险标识方法及系统
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种自建房屋安全风险标识方法及系统，通过引入多种传感器，采用智能化分析和决策支持技术，实现自建房屋的全面评估和实时监测，提供科学
、
准确的安全风险等级和建议，解决了
技术介绍
中所提出的问题
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种自建房屋安全风险标识系统，包括数据采集模块
、
智能三维建模分析模块
、
智能化风险登记划分模块
、
实时监测预警模块r/>、
移动端应用支持模块
、
安全专家协作模块和数据汇总可视化模块；
[0008]所述数据采集模块用于采集自建房屋的外观照片
、
结构信息和周边环境信息；
[0009]所述智能三维建模分析模块接收数据采集模块传递的房屋信息，进行图像处理和计算机视觉分析，构建自建房屋的三维模型，并对房屋结构进行异常检测和风险分析；
[0010]所述智能化风险登记划分模块可接收智能三维建模分析模块输出的评估结果，根据建筑结构安全规范和机器学习算法，进行智能化的风险等级划分，将自建房屋标识为红
、
橙
、
黄或绿的不同危险等级，并提供橙色或红色建议；
[0011]所述实时监测预警模块用于接收实时的房屋数据，包括结构变化
、
温度
、
湿度以及震动信息，进行实时处理和分析，一旦发现异常情况，立即发出预警通知；
[0012]所述移动端应用支持模块为房屋产权人
、
使用人以及社区网格员提供移动端应用，实现用户通过手机随时录入房屋信息
、
查看安全风险等级和获取安全建议；
[0013]所述安全专家协作模块，用于与街道组织的建筑结构安全专家和住建部门委托的第三方专业机构进行协作，将自建房屋的评估结果传递给相关专业机构进行审核和鉴定；
[0014]所述数据汇总可视化模块由测绘院负责数据的汇总和整理，将所有自建房屋的安全隐患标识信息汇总在一张电子地图上，为决策者提供直观的数据支持
。
[0015]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述数据采集模块采用无人机
、
激光扫描仪
、
红
外传感器以及温湿度传感器多种传感器，实现全方位
、
多角度
、
多参数的数据采集，以获取全面的自建房屋信息
。
[0016]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述智能三维建模分析模块应用计算机视觉技术和深度学习算法，对采集的图像数据进行高级处理和分析，以提高三维建模的精确度和效率
。
[0017]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述智能化风险等级划分模块利用机器学习算法和专家知识，将自建房屋的评估结果映射到红
、
橙
、
黄或绿的不同风险等级，提供橙色或红色建议，从而为用户提供更直观的风险评估和改进建议
。
[0018]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述实时监测预警模块结合物联网技术，建立实时监测网络，对自建房屋进行实时监测，利用云计算和数据处理技术，提高预警的灵敏度和准确性
。
[0019]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述移动端应用支持模块与系统后台进行数据交互，实现用户录入和查询自建房屋信息的功能，提高系统的易用性和普及程度
。
[0020]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述安全专家协作模块通过系统接口和通信，实现数据的交互和专家对房屋信息的审核和鉴定，确保评估结果的客观性和准确性
。
[0021]作为本专利技术的一种优选实施方式，所述数据汇总和可视化模块使用数据可视化技术，将自建房屋的分布和安全风险等级以不同颜色标识在电子地图上，为决策者提供直观的数据支持
。
[0022]一种自建房屋安全风险标识方法，包括以下步骤：
[0023]S1、
首先通过数据采集模块将房屋产权人
、
使用人或社区网格员使用移动端应用，通过小程序录入房屋基本信息
、
外观照片和初步判定的安全隐患信息；
[0024]S2、
再通过智能三维建模分析模块接收数据采集模块传递的房屋信息，对采集的图像数据进行图像处理和计算机视觉分析，构建自建房屋的三维模型，并对房屋结构进行异常检测和风险分析；
[0025]S3、
通过智能化风险等级划分模块接收智能三维建模与分析模块输出的评估结果，根据建筑结构安全规范和机器学习算法，进行智能化的风险等级划分，系统根据评估结果将自建房屋标识为“红
、
橙
、
黄
、
绿”不同危险等级，并提供橙色或红色建议；
[0026]S4、
通过实时监测预警模块接收实时的房屋数据，包括结构变化
、
温度
、
湿度
、
震动等信息，进行实时处理和分析，一旦发现自建房屋存在异常情况，如结构不稳定
、
温度异常等，系统立即发出预警通知，提醒相关部门和用户采取相应的应对措施；
[0027]S5、
通过安全专家协作模块将自建房屋的评估结果传递给街道组织的建筑结构安全专家和住建部门委托的第三方专业机构进行审核和鉴定，专家和第三方机构在小程序中对橙色标识的房屋进行再次筛选，并根据实际情况提出红色建议；
[0028]S6、
最后数据汇总可视化模块由测绘院负责，将所有自建房屋的安全隐患标识信息汇总在一张电子地图上，为决策者提供直观的数据支持，决策者可以通过电子地图快速查看自建房屋的分布情况和安全风险等级
。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0030]1.
本专利技术的自建房屋安全风险标识方法及系统，通过采用智能三维建模分析模块结合机器学习算法，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种自建房屋安全风险标识系统，其特征在于，包括数据采集模块
、
智能三维建模分析模块
、
智能化风险登记划分模块
、
实时监测预警模块
、
移动端应用支持模块
、
安全专家协作模块和数据汇总可视化模块；所述数据采集模块用于采集自建房屋的外观照片
、
结构信息和周边环境信息；所述智能三维建模分析模块接收数据采集模块传递的房屋信息，进行图像处理和计算机视觉分析，构建自建房屋的三维模型，并对房屋结构进行异常检测和风险分析；所述智能化风险登记划分模块可接收智能三维建模分析模块输出的评估结果，根据建筑结构安全规范和机器学习算法，进行智能化的风险等级划分，将自建房屋标识为红
、
橙
、
黄或绿的不同危险等级，并提供橙色或红色建议；所述实时监测预警模块用于接收实时的房屋数据，包括结构变化
、
温度
、
湿度以及震动信息，进行实时处理和分析，一旦发现异常情况，立即发出预警通知；所述移动端应用支持模块为房屋产权人
、
使用人以及社区网格员提供移动端应用，实现用户通过手机随时录入房屋信息
、
查看安全风险等级和获取安全建议；所述安全专家协作模块，用于与街道组织的建筑结构安全专家和住建部门委托的第三方专业机构进行协作，将自建房屋的评估结果传递给相关专业机构进行审核和鉴定；所述数据汇总可视化模块由测绘院负责数据的汇总和整理，将所有自建房屋的安全隐患标识信息汇总在一张电子地图上，为决策者提供直观的数据支持
。2.
根据权利要求1所述的一种自建房屋安全风险标识系统，其特征在于：所述数据采集模块采用无人机
、
激光扫描仪
、
红外传感器以及温湿度传感器多种传感器，实现全方位
、
多角度
、
多参数的数据采集，以获取全面的自建房屋信息
。3.
根据权利要求1所述的一种自建房屋安全风险标识系统，其特征在于：所述智能三维建模分析模块应用计算机视觉技术和深度学习算法，对采集的图像数据进行高级处理和分析，以提高三维建模的精确度和效率
。4.
根据权利要求1所述的一种自建房屋安全风险标识系统，其特征在于：所述智能化风险等级划分模块利用机器学习算法和专家知识，将自建房屋的评估结果映射到红
、
橙
、
黄或绿的不同风险等级，提供橙色或红色建议，从而为用户提供更直观的风险评估和改进建议
。5.
根据权利要求1所述的一种自建房屋安全风险标识系...

【专利技术属性】
技术研发人员：屠冉，刘宝，孙浩，孙磊，李敬业，
申请(专利权)人：合肥市数智城市投资运营有限公司，
类型：发明
国别省市：