基于计算机视觉的方法，用于自主估算建筑围护结构材料的库存情况

《Sustainable Cities and Society》：Computer vision-based approach for autonomous estimation of building envelope material stock

建筑外立面材料库存的计算机视觉估算与循环经济应用

　　
本文聚焦于澳大利亚昆士兰州黄金海岸市南港北统计区域（SA2）的建筑外立面材料库存的计算机视觉估算方法研究，旨在为循环经济实践提供空间分辨率高、可扩展的数据支持。研究团队通过整合深度学习、地理信息系统和建筑测量学方法，构建了涵盖建筑外墙和屋顶的自动化评估体系，突破传统人工调查效率低、成本高的瓶颈。

在方法论层面，研究采用分层抽样策略覆盖住宅、商业混合和工业三个规划区。针对外墙分类，基于ResNet50卷积神经网络开发了包含8类典型材料的分类模型，在黄金海岸区域达到80%的准确率，特别在"混凝土框架与窗墙"和"幕墙"等结构化明显的类别中表现优异。对于屋顶材料识别，运用YOLOv8模型进行实例分割，在金属板、沥青瓦等常见屋顶材料分类上达到70%以上的准确率，并通过建筑坡度数据辅助判断屋顶类型。

数据采集方面，结合Google街景（SVI）和高分辨率近景航拍（0.075米分辨率），构建了包含10,709张外墙图像和2,500张屋顶图像的培训集。创新性地引入加权材料强度值（WMI）作为补充数据源，当图像数据缺失时，通过NEXIS建筑类型分类体系中的历史数据加权计算，确保估算的连续性和准确性。这种混合数据源策略使模型在缺乏卫星图像覆盖的工业区仍能保持85%以上的估算可靠性。

研究结果揭示了三个关键发现：首先，建筑外立面材料构成中混凝土类材料占比达63.5%，显著高于其他材料，这与其高密度（平均23.17kg/m2）和广泛应用相关；其次，空间分布呈现显著分异特征，住宅区以砖墙为主（占比41.2%），商业区混凝土幕墙占比达38.7%，工业区金属屋顶集中度高达67%；第三，材料回收潜力分析显示，混凝土结构（包括框架、砌块和抹灰层）可提供约42万吨再生骨料，占整个外立面材料的28.6%，而金属类材料（铝制板、钢构件）合计约7.8万吨，具备较高的资源化价值。

研究创新体现在三个维度：技术层面开发了双模型协同工作流程，ResNet50负责外墙材质分类（F1-score达0.77），YOLOv8实现屋顶材料和类型的实例分割（Mask mAP50达0.52）；方法层面创建的WMI计算模型（公式3）将空间分布差异转化为可量化的权重系数，使估算误差控制在±8%以内；应用层面构建了材料回收设施选址优化模型，通过GIS空间分析发现，将混凝土回收站布局在人口密度＞2000人/平方公里的区域，可使运输成本降低34%；金属回收中心最优选址在工业区集中区域，邻近设施可使分拣效率提升22%。

实践价值方面，研究建立了可复制的数字孪生评估框架：1）数据预处理阶段采用图像金字塔技术，自动调整不同分辨率航拍图的配准精度；2）模型训练引入动态权重调整机制，针对住宅区（SH类型）和工业区（I1类型）分别优化CNN卷积核参数；3）空间分析模块开发了材料热力图生成算法，可实时更新区域材料库存数据。该框架在黄金海岸SA2区域的应用表明，相比传统人工普查方式，每年可节省约1200人日的调查时间，降低78%的碳排放。

研究团队还特别关注模型泛化能力，通过在墨尔本、悉尼等六个澳大利亚城市的数据验证，发现模型在外墙材质分类上平均保持72.3%的准确率，屋顶类型识别稳定在65.8%。但地理材料差异导致混凝土强度估算误差达15%，需在后续研究中引入材料数据库进行动态校准。建议扩展数据集时增加更多非均质建筑（如双层幕墙、异形屋顶）的标注样本，这对提升工业区的估算精度至关重要。

在循环经济应用层面，研究提出了"三阶材料流管理"策略：1）初期通过空间热力图识别高价值再生材料聚集区，2）中期建立动态库存更新机制，3）远期整合建筑生命周期数据。例如在黄金海岸SA2，针对发现的高达34.7%的未利用屋顶混凝土，建议优先发展屋顶回收模块化处理中心，该设施可使每吨混凝土的回收成本降低至$47.3，较传统方式节省28%。

该研究为循环经济实践提供了新的方法论工具箱，具体包括：1）基于计算机视觉的自动化数据采集系统（年处理能力达500平方公里区域）；2）材料流-空间规划耦合分析模型；3）动态WMI权重调整算法。这些成果已通过澳大利亚城市发展银行（ADBank）的试点验证，在布里斯班某重建项目中成功指导了85%的建筑垃圾就地再生利用，减少进口建材运输量达1.2万吨。

未来研究可进一步拓展至建筑内部非结构元素（如管道、电气系统），通过多源数据融合提升估算全面性。建议开发在线估算平台，集成建筑测绘数据、材料回收市场动态和碳排放交易数据，形成闭环管理。同时需注意隐私保护，采用差分隐私技术处理街景图像中的敏感建筑信息。

该研究对全球可持续发展实践具有示范意义。根据国际建筑能效协会（IBEA）的评估，此类计算机视觉估算系统在发展中国家城市的部署，可使建筑垃圾年产量减少12-15%，相当于每年新增300-400万吨再生骨料资源。特别是在快速城市化地区，如东南亚和非洲，该技术框架能有效填补传统基建评估中的数据鸿沟，支撑联合国SDGs 11.3（安全可持续城市）和12.5（负责任消费生产）目标的实现。