基于图像识别技术的工业建筑火灾风险远程评估方法及应用研究

火灾风险评估方法存在周期长、人力消耗大和难以实现标准化等不足,限制了其在火灾保险行业的应用。文章基于图像识别技术,结合工业建筑火灾风险因素特征,利用层次分析法,构建了包含4个准则层、12个指标层及38个典型识别物的火灾风险模糊综合评价方法;开展火灾风险场景捕捉试验,建立工业建筑火灾风险场景图像数据库,基于YOLOX-nano神经网络结构,利用超参数优化方法对火灾风险图像识别算法进行优化,优化后算法的平均准确率提高了53%;开发建筑火灾风险评估应用软件,对某工业建筑进行远程火灾风险评估,得出的火灾风险值为4.2,风险等级为一般风险,与火灾风险评估专家评估结果基本一致。