基于深度学习模型的外墙保温脱落风险预测方法及系统

本发明实施例公开了一种基于深度学习模型的外墙保温脱落风险预测方法及系统，首先采集目标建筑外墙多维度状态数据，涵盖保温层材料属性、环境暴露历史、结构连接强度、表面形变监测及施工工艺记录数据。接着对保温层材料属性数据提取材料老化特征向量，对环境暴露历史数据提取时空分布特征生成环境作用特征张量；将结构连接强度与表面形变监测数据融合成结构形变关联图谱，把施工工艺记录数据转为工艺缺陷概率分布后，输入预训练的多模态风险预测网络，输出外墙保温层脱落风险等级与风险区域热力图，最后依据结果生成包含传感器部署优化方案和检测周期调整参数的动态监测策略，实现精准风险预测与高效监测。