基于本体论的方法用于生成立面检查清单

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：An ontology-based approach for Fa?ades inspection checklist generation

本研究提出基于本体论和建筑信息模型（BIM）的推理机制，用于生成组件化的建筑立面检查清单，以解决现有检查实践中依赖人工经验、标准不一和遗漏问题。实验表明，该方法在准确率和召回率上分别达到82%和100%，有效提升检查一致性和全面性。

　　

作者：Shi Zhuoya | Ergan Semiha

纽约大学土木与城市工程系，美国纽约布鲁克林11201

摘要

尽管许多城市都有要求进行立面安全检查的法规，但仍然会发生事故，导致人员受伤或死亡，相关机构（例如建筑部门）也会收到关于立面状况不佳和安全隐患的投诉。目前的立面检查方法往往严重依赖检查人员的个人经验，导致检查的覆盖范围不一致且不全面。现有的指导文件通常按材料类型进行分类（例如混凝土裂缝），而实际上，检查人员是在组件层面评估状况的（例如窗台裂缝）。这种正式指导与实际操作之间的差距增加了遗漏或错误分类缺陷的可能性。为了提高检查的一致性和完整性，有必要将检查人员已经在现场使用的基于组件的方法进行规范化和标准化。本研究定义了一个本体和推理机制，以生成针对任何给定立面的全面检查清单，这些信息以建筑信息模型的形式提供。结果显示，该形式化方法能够生成基于组件的全面立面检查清单，平均准确率和召回率分别为82%和100%，表明所有需要检查的缺陷都能被识别出来，尽管在某些非主要材料部分偶尔会出现误报。这些结果表明，该方法具有通用性，检查人员可以获得适用于特定立面层次的全面组件检查清单。这项研究对推动检查公司进行一致的城市立面检查实践具有直接的实际意义，并有助于相关机构快速检查检查报告中的遗漏内容。

引言

美国有十二个人口密集的城市实施了强制性的立面安全检查法规，以确保公共安全。以纽约市（NYC）为例，建筑部门（DOB）要求六层以上的建筑每五年由专业检查人员进行检查一次（即检查周期）。这些项目强调了检查和维护在建设项目生命周期中的重要性。尽管有这样的检查计划，不幸的是，建筑物上仍会不断有碎片掉落，导致城市中发生事故和事件。在NYC发生的一起不幸事故中，一名建筑师在经过一个有缺陷的立面时不幸身亡[1]，这促使检查法规进行了更新。除了这些事故外，相关机构还收到了市民关于立面状况恶化的投诉。例如，NYC建筑部门每年会收到一千多起关于碎片坠落的投诉[2]。这些证据表明，有必要改进当前的立面检查方法。

我们对经验丰富的立面检查人员的观察发现，当前立面安全检查方法存在两个主要挑战，这些挑战在之前的论文中已有详细阐述[3]。首先，缺乏系统性的深入和全面立面检查指导，导致检查工作依赖于检查人员的经验，从而出现检查结果不一致和遗漏的情况。例如，我们观察到两名不同的检查人员在两个不同的检查周期（即相隔5年）对同一栋建筑进行了检查，并记录了不同的缺陷集，这主要是由于他们关注点和解释的不同。其次，尽管检查人员是根据立面组件（例如女儿墙、窗台）进行检查的，但现有的指导材料主要是按材料类型组织的（例如混凝土或石材的裂缝），导致在定义特定组件类型可能出现的缺陷方面存在知识空白。我们的现场观察进一步表明，组件的上下文通常决定了需要检查的属性：例如，灰浆接缝的“侵蚀”需要测量深度，而外墙上的相同缺陷则需要评估表面积。此外，检查人员会根据组件和缺陷的具体位置来报告立面状况，例如“沿北立面12层的窗间10-14号窗户处观察到的开裂灰浆接缝”，而大多数现有指南则只是讨论混凝土灰浆的侵蚀，而不考虑组件类型（如墙体、女儿墙等）。这些挑战表明，目前缺乏一种通用的方法来生成供检查人员遵循的基于组件的全面检查清单。

关于建筑立面检查的研究领域已经取得了逐步进展，从通过自然语言处理（NLP）和缺陷分类法（例如[[3], [4], [5], [6]]进行知识发现，到通过本体和建筑信息模型（BIM）集成进行形式化（例如[[7], [8], [9], [10], [11]]），再到通过基于本体的系统设计执行机器人检查任务[12]或利用人工智能、机器人技术和无人机（UAV）进行自动化检查（例如[[13], [14], [15]]）。虽然这些贡献推进了领域知识的形式化，并支持了自动化推理和检查，但它们尚未提供一种能够从基于模型的表示中动态生成检查清单的通用、集成机制。一个能够统一领域本体和跨多种立面配置进行形式化推理的全面且适应性强的框架仍然有待探索。

我们的工作旨在解决这一研究空白，开发了一种方法来生成任何给定立面的基于组件的全面检查清单。本研究提出了并解决了以下关键问题：1）如何清晰地用计算机可理解的方式描述立面检查领域，包括主要实体、它们的属性、关系和行为；2）如何利用这种表示并开发用于生成各种立面分解的检查清单的推理算法。为了解决这些问题，本研究提出了两项主要贡献：（1）一个关于建筑立面检查的通用本体；（2）一个基于模型的推理机制，用于生成针对特定立面的定制检查清单。这项研究旨在提高立面检查的效率和一致性，从而改善城市建筑管理领域的安全性和决策质量。

为了概念上的清晰性，在本研究的后续部分中，数据指的是原始的、未经处理的事实或测量值，例如立面组件和缺陷的几何尺寸。基于模型的方法是一种方法论，其中结构化且语义丰富的模型（例如BIM）作为问题解决和决策的主要输入。底层的本体形式化了领域概念、关系和约束，而推理机制或算法则在此表示上进行操作，以实现分析、合规性检查、模拟和优化。信息代表了存储在立面检查报告和BIM等存储库中的上下文化且结构化的数据。知识表示从信息中得出的更高层次的理解，从而支持决策和问题解决。选择BIM作为存储和管理立面状况信息的主要工具。本体被用作专门设计来形式化和管理立面检查领域知识的表示工具。

后续部分的安排如下：第2节总结了与立面安全检查、领域本体开发和基于模型的推理机制相关的先前研究。第3节介绍了所采用的研究方法。第4节详细阐述了本体的开发和基于模式的检查清单生成算法。第5节展示了所开发本体和推理算法的实现和验证。第6节总结了研究结果并提出了未来的工作方向。

参考文献摘录

文献综述

本节总结了与（1）立面安全检查、（2）建设项目生命周期阶段的领域本体以及（3）为设施的设计、建造和运营开发的基于模型的推理机制相关的现有研究。

研究方法

本研究的总体目标是通过开发一个本体和一组算法来简化立面检查流程，从而生成基于组件的立面检查清单。图1概述了本研究中用于开发领域本体和推理机制的研究方法。这些研究任务中的每一个都代表了完成本研究提出的基于模型方法所需定义、开发或实现的关键方面。

步骤1：

基于模型的方法用于生成基于组件的全面检查清单

本节首先介绍了我们早期研究工作中定义的分类法，然后详细介绍了用于支持检查清单生成的本体中的主要实体和关系，并详细说明了用于生成基于组件检查清单的算法。研究范围根据本体的目的、用途和用户进行了定义。其目的是捕捉和表示与立面安全检查实践相关的领域知识。

实施、验证和结果

我们通过一个原型和综合测试对该工作进行了验证。我们实现了一个功能原型，该原型以本体作为底层数据架构，并遵循所开发的推理算法的流程图（图9）。该原型使用Python编写，用于实现和验证生成立面缺陷清单的提议方法。它利用了Shapely Python库来进行地理表示。

结论和未来工作

本文解决了当前立面检查实践中存在的关键问题，即目前检查工作依赖于检查人员的判断力，并且缺乏标准化的、基于组件的指导。本文提出了第一种基于本体的方法，可以直接从BIM输入自动生成定制的立面检查清单。我们的工作推进了之前关于检查实践标准化的研究，并通过针对特定情况的操作性、数据驱动的实现对其进行了扩展。

CRediT作者贡献声明

Shi Zhuoya：撰写——原始草稿、可视化、验证、方法论、调查、形式分析、数据整理。Semiha Ergan：撰写——审阅与编辑、监督、资金获取、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。