地震是自然灾害之一,严重威胁社会经济发展和人民生命财产安全。震后建筑结构的震损等级评估是灾后重建的主要工作之一,钢筋混凝土柱的开裂和破碎程度是震后震损等级评估的主要依据。目前,主要是通过地震专家现场观测钢筋混凝土柱的裂纹和破碎程度对建筑物震损等级进行评估,工作量大,人眼易疲劳,一些细微的裂缝观测不到,无法给出全面科学评价。针对此问题,本文采用孪生神经网络,建立钢筋混凝土柱震后损伤评估模型,一方面通过孪生神经网络判定损伤等级,另一方面通过热力图观察到细小裂缝,从宏观和微观两方面对震后钢筋混凝土柱的损伤等级进行评估,为震后现场工作人员提供科学的参考和判定依据。首先,分析震后损伤的评估方法,在中国地震局工程力学研究所实验室通过地震模拟仿真试验采集试验图像,根据震损等级与钢筋混凝土柱受力的对应关系,标定损伤等级,建立标准。通过文献查询和现场拍照收集钢筋混凝土柱真实震害图像,根据专家的判断标定损伤等级。提取图像中的钢筋混凝土柱作为图像数据,构建钢筋混凝土柱震损图像数据集,将试验图像数据作为训练集和验证集,真实震害图像数据作为测试集,为神经网络训练和测试做准备。其次,搭建基于孪生神经网络的钢筋混凝土柱震后损伤评估模型。在孪生神经网络模型加入度量学习方法和注意力机制,对网络模型进行优化并用于钢筋混凝土柱震后损伤评估,提高钢筋混凝土柱损伤等级判断准确率。同时在钢筋混凝土震后损伤模型中融入梯度加权类激活映射（Grad-CAM）技术,生成GradCAM热力图,能够显示钢筋混凝土柱微小裂缝,解决钢筋混凝土柱的损伤定位问题。最后,将钢筋混凝土柱震后损伤评估模型应用于真实地震钢筋混凝土柱震损图像进行损伤评估,判定震后损伤等级并生成钢筋混凝土柱表面损伤热力图,通过Py Qt5设计人机交互界面,验证该模型在实际应用中对钢筋混凝土柱震损等级评估的有效性。