在职业教育数字化转型浪潮中，福建信息职业技术学院学生叶宁顺自主研发基于BIM与深度学习耦合的古建筑病害可视化修复通过科技成果鉴定。该研究成果开创了职业教育领域"技术守艺"的新范式，通过将BIM建模与AI算法深度耦合，不仅破解了古建筑病害识别依赖经验判断、修复方案缺乏动态模拟等行业痛点，更探索出一条"数字工匠"培养的创新路径——以福州古厝为数字孪生载体，让学生在虚拟修复中掌握榫卯构造精粹，在算法训练里领悟传统营造智慧，真正实现了文化遗产保护与现代信息技术的基因级融合。
该技术首先通过无人机多光谱成像与地面激光雷达融合扫描，捕捉古建筑的三维点云数据，结合闽派建筑特有的灰塑、出砖入石等构造特征，开发自适应参数化建模算法，将传统测绘需两周完成的马头墙构件拆解，压缩至自动生成带材料属性的BIM构件；继而运用迁移学习策略，将病害图像作为基础数据集，在YOLOv7框架下训练出专门识别南方湿热环境典型病害的神经网络模型。
该研究其意义远超技术工具革新，为量大面广的乡土建筑保护提供了低门槛、高精度的数字化解决方案，使无人机巡检与手机端病害诊断在县域文保中成为可能。
展望未来，该技术体系将沿三个维度持续进化：横向拓展多地域适应性，计划融入机器学习框架对徽派、晋派等不同建筑流派的特征识别模块，开发涵盖南北方气候差异的建材劣化预测算法；纵向深化全周期应用，立体构建产学研生态，更瞄准"一带一路"倡议下的技术输出机遇，着手开发适配东南亚传统木构建筑的轻量化诊断工具包，让这项诞生于中国职教课堂的创新方案，成为全球乡土建筑可持续发展的东方智慧样本。
