个人卖家:
月下独酌
创建于:2025-08-25
基于BFD-YOLO改进的建筑外墙缺陷检测算法
¥3999.00
使用环境 |
建筑施工现场及运维监测环境 |
使用对象 |
建筑外墙表面,包括混凝土、瓷砖、装饰面等材质,适用于分层、剥落、裂缝等外观缺陷检测 |
使用目的 |
实现建筑外墙分层、剥落、瓷砖脱落等缺陷的自动识别,提升检测效率与准确性 |
输入数据 |
1000-5000万像素建筑立面图像,支持无人机航拍及地面拍摄多种采集方式 |
输出数据 |
缺陷类型、位置边界框、置信度、损伤程度评估及结构化检测报告 |
硬件配置 |
Intel i7处理器,RTX 3090显卡,32GB内存;工业级无人机搭载高清云台相机 |
样本获取 |
1907张原始图像数据集中包含分层、剥落、瓷砖脱落三类缺陷,按7:2:1划分数据集 |
测试结果 |
准确率提升2.2%,mAP@0.5提升2.9%,召回率达到98.5%,优于原YOLOv7模型 |
执行速度 |
单帧推理时间≤50ms,支持实时检测需求 |
资源消耗 |
GPU显存占用6-8GB,CPU内存占用≤4GB,支持边缘计算设备部署 |
源码类型 |
Python实现,包含MobileOne模块、坐标注意力机制等改进,提供完整训练代码 |
文件大小 |
完整算法包4.8GB |
相关备注 |
提供指导、模型建立 |