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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

顾栋炼等 陆新征课题组
2022年05月09日 18:00


一、引言

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

二、基于无人机倾斜摄影的数据高效获取

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


三、基于深度学习的窗户自动识别

基于深度学习的图形对象识别现在已经是非常成熟的技术了。我们这里就用了老熟人Pix2Pix算法，并重新标注了适用于窗户识别的数据集，从而在立面照片上识别窗户的位置和大小（图4）。

图4 深度学习完成窗户自动识别


当然，识别完以后还要把窗户再逆变换到城市真实坐标系里面去，作为后续风损分析的输入数据（图5）。

 

图5 窗户识别后逆变换回城市真实坐标系


四、基于CFD的窗户风损评估

建筑群的CFD计算现在已经比较成熟了。相比起传统窗户风损评估方法，我们主要在两个方面提升了精度，一个方面是外风压是基于实际建筑群分布的CFD计算，这样肯定比基于经验公式忽略建筑群复杂气流影响的结果要好一点。另一个方面是我们会随着窗户的破损调整室内风压的计算，以得到更加合理的窗户内外压差。

 图6 窗户压差CFD计算流程

五、案例分析

我们选择了深圳市的一个城区案例进行分析，首先获取当地的GIS信息及无人机倾斜摄影航拍信息（图7）。 

图7 目标对象区域


然后对比了深度学习识别的窗户准确度和效率，貌似还挺好的，毕竟对着电脑数8个多小时的窗户不是一个轻松愉快的工作，是吧？

 
接着就是CFD建模和计算，于是就可以得到整个区域在不同风力下的窗户风损大小（图8）。

 

图8 本方法预测的区域窗户风损


六、小结

城市防灾研究涉及问题众多，迫切需要开展充分的学科交叉。虽然无人机倾斜摄影测量、深度学习图像识别、CFD流场计算都已经是在其自身领域非常成熟的技术，但是如果可以加以合适的集成，仍然可以在城市防灾领域找到很好的应用场景，从而有效提升灾损分析的效率和准确性。


---End---

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