A Multimodal RAG Framework for Housing Damage Assessment: Collaborative Optimization of Image Encoding and Policy Vector Retrieval

📄 arXiv: 2509.09721v1 📥 PDF

作者: Jiayi Miao, Dingxin Lu, Zhuqi Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-10

💡 一句话要点

提出多模态RAG框架，用于灾后房屋损伤评估，协同优化图像编码和策略向量检索。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 检索增强生成 房屋损伤评估 灾后重建 跨模态交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在灾后房屋损伤评估中，缺乏对图像和文本信息有效融合，导致评估精度不足。
  2. 提出一种多模态RAG框架，通过双分支编码器和跨模态交互模块，实现图像和文本信息的协同理解。
  3. 实验结果表明，该框架在损伤严重程度的检索准确率上显著提升，Top-1检索准确率提高了9.6%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的多模态检索增强生成（MM-RAG）框架，用于自然灾害后房屋损伤的精确评估，这对于保险理赔和资源规划至关重要。该框架在经典RAG架构的基础上，设计了一个双分支多模态编码器结构：图像分支采用由ResNet和Transformer组成的视觉编码器，提取灾后建筑物损伤特征；文本分支利用BERT检索器对帖子和保险策略进行文本向量化，并构建可检索的修复索引。为了实现跨模态语义对齐，模型集成了跨模态交互模块，通过多头注意力机制桥接图像和文本之间的语义表示。同时，在生成模块中，引入的模态注意力门控机制动态控制视觉证据和文本先验信息在生成过程中的作用。整个框架采用端到端训练，结合对比损失、检索损失和生成损失形成多任务优化目标，在协同学习中实现图像理解和策略匹配。实验结果表明，该框架在损伤严重程度的检索准确率和分类指标方面表现出色，其中Top-1检索准确率提高了9.6%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然灾害后房屋损伤评估的准确性和效率问题。现有方法通常依赖人工评估或单一模态的信息，效率低且容易出错。缺乏有效融合图像（房屋受损视觉信息）和文本（保险政策、灾情描述）的多模态方法，导致评估精度受限。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多模态检索增强生成（MM-RAG）框架，利用图像和文本信息互补的优势，提升房屋损伤评估的准确性。通过协同优化图像编码和策略向量检索，实现对房屋损伤的全面理解。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 图像编码分支：使用ResNet和Transformer提取房屋损伤图像的特征。2) 文本编码分支：使用BERT检索器对文本信息（帖子、保险策略）进行向量化，构建可检索的修复索引。3) 跨模态交互模块：通过多头注意力机制，桥接图像和文本之间的语义表示，实现跨模态语义对齐。4) 生成模块：利用模态注意力门控机制，动态控制视觉证据和文本先验信息在生成过程中的作用。整个框架采用端到端训练。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个双分支多模态编码器结构，能够有效提取图像和文本的特征。2) 引入了跨模态交互模块，实现了图像和文本信息的有效融合。3) 设计了模态注意力门控机制，能够动态控制视觉证据和文本先验信息在生成过程中的作用。与现有方法相比，该框架能够更全面、准确地理解房屋损伤情况。

关键设计：1) 损失函数：采用多任务优化目标，结合对比损失、检索损失和生成损失，实现图像理解和策略匹配的协同学习。2) 模态注意力门控机制：通过学习权重，动态调整图像和文本信息在生成过程中的贡献。3) 端到端训练：整个框架采用端到端训练，避免了传统方法中需要手动设计特征的繁琐过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，该MM-RAG框架在房屋损伤严重程度的检索准确率和分类指标方面表现出色，相较于基线方法，Top-1检索准确率提高了9.6%。这表明该框架能够更准确地理解房屋损伤情况，并检索到相关的保险策略和修复信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾后房屋损伤快速评估、保险理赔自动化处理、灾后重建资源智能分配等领域。通过提升评估效率和准确性，可以加速灾后恢复进程，降低保险公司的运营成本，并为受灾群众提供更及时有效的帮助。未来，该技术还可扩展到其他类型的灾害评估和风险管理中。

📄 摘要（原文）

After natural disasters, accurate evaluations of damage to housing are important for insurance claims response and planning of resources. In this work, we introduce a novel multimodal retrieval-augmented generation (MM-RAG) framework. On top of classical RAG architecture, we further the framework to devise a two-branch multimodal encoder structure that the image branch employs a visual encoder composed of ResNet and Transformer to extract the characteristic of building damage after disaster, and the text branch harnesses a BERT retriever for the text vectorization of posts as well as insurance policies and for the construction of a retrievable restoration index. To impose cross-modal semantic alignment, the model integrates a cross-modal interaction module to bridge the semantic representation between image and text via multi-head attention. Meanwhile, in the generation module, the introduced modal attention gating mechanism dynamically controls the role of visual evidence and text prior information during generation. The entire framework takes end-to-end training, and combines the comparison loss, the retrieval loss and the generation loss to form multi-task optimization objectives, and achieves image understanding and policy matching in collaborative learning. The results demonstrate superior performance in retrieval accuracy and classification index on damage severity, where the Top-1 retrieval accuracy has been improved by 9.6%.