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摘要
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。本文基于图像识别技术，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；开展了火灾风险场景捕捉试验，建立了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。本文为保险行业实现火灾风险远程评估提供了一个新方法。
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单位土木工程学院; 中南大学
