摘要
结构健康监测是确保建筑物安全及延长其使用寿命的核心环节,特别是对于大型公共设施和基础设施而言。传统的健康监测手段往往依赖专业工程师的主观判断,过程冗长且可能误判。本研究借助深度学习技术,创新性地提出一种建筑结构损伤检测方法。通过收集多样化损伤类型的建筑图像,训练深度学习模型以精准识别损伤特征,并经过验证实验优化模型性能。实验结果显示,该方法综合准确率超过95%,检测速度提升约70%,显著优于传统方法,为结构健康监测领域带来革命性进步。此外,深度学习模型具有良好的可自我学习和适应性,能够适应复杂和多变的建筑结构损伤检测任务,有效提高了损伤检测的准确性和效率。研究成果对于提高建筑物的安全性、改善其防护水平以及推进智慧城市建设具有重要的参考价值。
