管理者论述
人在世上总得有所付出——为别人付出，生命才变得更精彩。你想要得到你所需要的东西，必须要有思想准备，准备去承受辛苦和忧虑。你不付出，要想得到很多，那是不可能的。这就是我们时常所说的“这是一条充满荆棘的道路”。
（摘自绿城创始人宋卫平先生《管理者论述》，2003年8月讲话）
外部资讯
External information
李进：人工智能环境下的房屋安全检测
随着社会的迅速发展，我国城市正处于城市更新的关键时期，进入了一个在提升存量质量和调整增量结构上双管齐下的大规模建设阶段。这标志着建筑物更新进入了存量更新的新时代。在房屋体检方面，由于我国幅员辽阔且房屋数量庞大，迫切需要科学有效的检测手段和快速准确的评估方法作为支撑。因此，推动数字化和智能化的房屋体检技术变得极为重要，我们需建立多维度的诊断技术，构建包括区域、片区和单体评估的综合体检方法。同时，增强图像识别、激光扫描、红外热成像、遥感检测、物联网及知识图谱等技术的应用，以便实现对房屋安全风险的快速监测和动态评估。
01
区域房屋形变风险分析
区域房屋形变风险分析是通过卫星信号、信息反馈得到形变信息，根据形变情况对房屋风险进行分级监控。inSAR技术的特点在于其广泛的适用范围和强大的抗干扰能力，然而其总体费用较高。如果将总成本分摊到每栋房屋上，那么每栋房屋每年的费用不足一元，实际上并不算贵。
02
无人机摄影测量
无人机摄影测量是指无人机装备了摄影设备，能够从不同角度和方向拍摄大量影像数据。最终，这些数据会被叠加处理成三维模型，并根据外形轮廓绘制出平面图，达到厘米级的精度。其主要特点在于结合了空中和地面的一体化测量方法，以及二维和三维联动的绘图方式，实现了快速、精准和全面的测绘。
无人机摄影测量技术可以用于对复杂建筑立面的详细测绘。在某些情况下，由于现场作业条件限制，无法进行外业数据采集，传统照片因采用中心投影可能会导致畸变，而数字矢量立面图使用正射投影，能够避免变形，呈现出清晰直观且高效的成果，且具备非接触式的优点。
同时，搭载三维激光扫描仪的机器狗能够对建筑中隐蔽结构进行测绘，其优点在于对周围环境的破坏程度较小，并且测量精度极高。
03
建筑结构病害识别
建筑结构检测中，基于机器视觉（卷积神经网络）技术被广泛应用于结构病害及面积识别。
基于机器视觉的建筑表面病害识别是通过对视觉识别软件进行训练，达到准确、快捷识别建筑表面病害的目的，主要包括对混凝土缺陷、形态差异、外墙面霉变、开裂等方面。
基于机器视觉裂缝检测技术是用专门的高清摄像机进行拍照，对照片裂缝识别。它的特点也是非接触检测，适用范围广，精度高。
多源融合的外墙面空鼓检测：低层建筑可以通过手持式红外热像仪进行检测，中高层则由无人机搭载红外镜头，实现快速批量大面积扫描。整个外墙可以用三维激光扫描，对外墙建立模型，用于估算缺陷面积。
在建筑结构病害检测中，无人机发挥着重要作用。具体的应用包括：1. 巡查高坠隐患：无人机能够识别高空坠落的风险，例如空调支架的锈蚀和窗外的盆栽。其配备的视觉识别软件可以自动检测外立面的风险点。2. 识别外墙面损伤：无人机拍摄的视频可供视觉识别软件分析外墙面的损伤。分析结果呈现得清晰直观，便于理解和处理。
04
房屋安全风险的数据预测
房屋安全风险的数据预测首先是要建立数据库，选取特征参数，然后对数据进行预处理分析，建立房屋安全鉴定模型，划分训练集及测试集，使用训练集数据构建机器学习模型，调整机器学习模型参数，优化模型，利用测试集数据对鉴定结论进行预测，最后进行结论验证。
将房屋安全评价模型应用于10栋建筑时，基于决策树的方法在砖混结构房屋中得出的结果与实际情况一致的房屋数量为9栋。而在混凝土框架结构房屋中，基于随机森林的房屋安全评价模型也得到了与实际结果一致的9栋，两个模型的分类准确率均达到了90%。
总的来说，借助智能装备、无损检测技术、物联网传感器、机器人、小型测绘工具、智能算法、大数据分析等先进技术，房屋鉴定和检测的应用领域将得到更大的拓展。鉴定检测机构在降低成本和提升效率的同时，也能够更好地提供安全运营和维护服务。
（文节选自南京市房屋安全服务中心主任、教授级高工 李进 在城市更新背景下既有房屋安全管理及技术——第二届房屋安全鉴定创新发展论坛上的演讲）
绿城播报
Green Town broadcast
御冬有策，暖意满怀
寒风呼啸，初雪翩然而至
服务的身影跃然于银装素裹中
守护家的温暖，氤氲生活的甜
不负园区美景，不误安全出行
心暖情长，爱润华堂
愿和乐蔚邻里，祥宁绕画梁
（转载自绿城服务山东区域公司公众号）
领导智慧
Leadership
社会心理学家洛厄里：生活的三种意义
（转载自福布斯视频号）
出品：美好生活服务学院
文字：黄飞鸿
排版：黄飞鸿
责任审核：杨雨铎
