新闻网讯 近日，我校城市建设学院硕士研究生王广源在文化遗产国际顶级期刊《npj Heritage Science》发表题为“Damage Detection and Safety Assessment for Historic-District Buildings Using a Semantic Segmentation Model” 的论文，提出了一种名为“HBDSegformer”的轻量化智能检测与安全评估框架，显著提升了对于历史建筑墙体剥落、裂缝等损伤的识别精度。论文第一署名单位为长江大学。
历史建筑的保护，首要难题在于如何快速、非接触、大范围地掌握其安全状况，传统方法往往效率有限。针对这一挑战，研究团队提出了一种名为“HBDSegformer”的轻量化智能检测与安全评估框架，该框架以SegFormer-B0为基础骨干网络，通过引入像素-区域关系建模的OCR（Object-Contextual Representation）模块及无参注意力机制 SimAM 提升分割精度，并以Partial Convolution（PConv）替换OCR模块中3*3卷积，在不大幅增加计算负担的前提下，显著提升了对于历史建筑墙体剥落、裂缝等损伤的识别精度，为现存历史建筑安全状态的快速筛查提供了新思路。
实验结果表明，该方法在团队自建的专业数据集上表现优异，模型的mIoU与mPA分别达到65.61%与74.53%，均优于现有对比方法。该研究成功构建了一套自动化安全评估机制，能够将识别出的损伤结果自动映射为风险等级，为保护决策提供直观依据。在165幅历史建筑图像的测试中，安全等级预测准确率达到86.10%，展现出良好的应用潜力。
npj Heritage Science前身为Heritage Science（《遗产科学》），创刊于2013年，是文化遗产研究与保护领域具有重要国际影响力的英文学术期刊，为中科院一区top期刊，被A&HCI（Arts and Humanities Citation Index）和SCIE（Science Citation Index Expanded）收录。自2025年1月1日起，npj Heritage Science正式加入Nature系列期刊。
城市建设学院副教授徐齐帆为论文通讯作者。该研究获2025年湖北省研究生教学改革项目、湖北省哲学社会科学研究项目、2025年长江大学社科基金和荆楚文化研究中心开放基金等多个项目的支持。（城市建设学院供稿）
（审核 秦良斌 朱国庆 编辑 杨云锋）
