我国十三五规划战略中多次提到了要建设美丽宜居乡村,村镇危房鉴定成为了推进乡村建设的过程中最关键的问题之一。然而由于长期以来城乡发展的不平衡,加上一些地区自然条件的限制和经济条件的约束,很多村镇房屋质量并不乐观。同时,在实际危房鉴定中,存在专家不足、过程繁琐、鉴定结果缺乏客观性等重大问题,使得不同地区的鉴定结果存在很大的差异性。为了解决这些问题,本文设计实现了适应当下农村现状的村镇建筑物危险性等级鉴定管理系统,保证了村镇建筑物的顺利鉴定和相关工作的成功开展。基于对当前农村政策和危房鉴定现状的研究以及房屋鉴定相关理论的学习,本系统引入了“互联网+”工程的思想,将深度学习算法融入系统的设计实现过程中。在上部构件的自动鉴定过程中,提出了“DC-YOLO”模型,提高了对小目标的检测能力,充分利用可变形卷积的优势,解决了传统模型难以适应目标特点的问题,与传统分类模型进行对比实验,结果表明,“DC-YOLO”模型对上部构件的分类精确率达到了 0.9以上,召回率达到了 0.87以上,F1值达到了 0.9左右,与其他模型相比,都有不同程度的提高。基于建筑物上部构件特征提取和危险性等级自动鉴定的实现,本文提出了“两阶段三层次法”的村镇建筑物危险性等级鉴定方法,以完成整个建筑物危险性等级的鉴定,设计实现了村镇建筑物危险性等级鉴定管理系统。在系统设计实现过程中,充分考虑了前期实地调研的村镇建筑物现状,结合选题来源,确定了系统的开发背景和意义。根据系统需求,进行了系统架构设计、功能结构设计和数据库设计,并对各模块功能进行细化设计。在系统实现与测试方面,本文从系统用户的登录功能、基础信息管理功能、个人信息管理功能、用户管理功能、鉴定结果管理功能、照片注意事项管理功能六个模块对系统界面进行了展示,同时从界面、功能、性能三个方面完成了对相关模块的系统测试。最后对本文研究的内容进行了总结与展望。村镇建筑物危险性等级鉴定管理系统为村镇建筑物危险性等级的鉴定提供了可行的方案与应用系统,有助于我国乡村振兴战略的实现,对美丽乡村的落成起到了重大推动作用,有助于我国村镇建筑物鉴定管理工作步入科学化正轨。