一种基于机器视觉的建筑物损伤智能检测方法及系统

本发明涉及一种基于机器视觉的建筑物损伤智能检测方法，包括以下步骤：多模态数据采集；预处理与特征增强：对视觉数据以及声学数据进行处理；损伤检测：设计材料本构驱动的GAN架构，其生成器通过可微分有限元分析层计算生成裂缝的应力分布并与ABAQUS模拟结果进行L2损失约束，判别器采用双分支结构评估图像真实性与物理一致性，配合轻量化YOLOv8‑Nano检测头输出损伤参数；声学‑视觉深度融合检测：通过双流跨模态编码器结合跨模态对比学习对齐潜在空间，利用材料声阻抗动态计算融合权重的门控融合单元优先处理隐蔽损伤；级联决策：当视觉检测置信度小于设置阈值时触发声学模态的频域突变检测与空间定位；边缘‑云协同处理。