基于改进多层神经网络的房屋结构平整度检测方法及装置

本发明公开一种基于改进多层神经网络的房屋结构平整度检测方法及装置，所述方法包括：对房屋结构图像数据集和房屋物理环境数据集进行同步采集；确定鼓包区域特征；将同一位置鼓包的历史时刻房屋结构图像数据集和对应的房屋物理环境数据集存储为时间序列数据；构建包含共享卷积层的孪生神经网络模型；计算当前鼓包与历史鼓包之间的相似度；判断当前鼓包的变化速度是否达到预设的风险阈值。本发明通过孪生神经网络模型对多源数据进行融合分析，弥补单一数据源的局限性使系统在复杂环境条件下依然能够准确判断鼓包的风险，且能够捕捉鼓包随时间演化的微小变化提高了检测的灵敏度与准确性，确保了在多次检测中的一致性和鲁棒性。