Building Damage Visualization Through Three-Dimensional Reconstruction and Window Detection

Ittetsu Kuniyoshi

doi:10.3390/s25102979

Building Damage Visualization Through Three-Dimensional Reconstruction and Window Detection

2025-05-08

1

OA

AI

DOI：10.3390/s25102979

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本研究提出了一种通过集成三维点云数据与图像识别技术来评估建筑倾斜与损伤的非接触方法。传统方法（如铅锤）需要物理接触，存在安全风险和实际挑战，尤其是在建筑密集的城区。所提出的方法利用三维扫描仪采集点云数据与图像，通过处理提取建筑表面、检测倾斜，并评估次级结构构件（如窗框）。实验在预制结构、独立住宅和密集住宅区中进行，以验证方法精度。结果表明，所提出的方法实现了与传统方法相当或更优的测量精度，在预制结构中误差减少了约19%，在独立住宅中减少了21.72%。此外，该方法成功识别了窗框变形，为结构完整性评估提供了贡献。通过应用基于梯度的色彩映射，损伤严重程度被直观可视化。研究发现表明，该系统可替代传统测量技术，实现安全、高效、大规模的灾后评估。未来工作将聚焦于提升点云插值精度，并优化基于机器学习的损伤分类，以扩大适用范围。

Keyword:

architecture

remote sensing

3D reconstruction

point cloud

sensor

visualization

Building Damage Visualization Through Three-Dimensional Reconstruction and Window Detection

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