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
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售卖方式详解

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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
基于BFD-YOLO改进的建筑外墙缺陷检测算法 基于BFD-YOLO改进的建筑外墙缺陷检测算法 基于BFD-YOLO改进的建筑外墙缺陷检测算法
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