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行业领域

建筑与工程

需求背景

建筑物缺陷是指建筑物在设计、施工或使用过程中出现的不符合规范或预期的质量问题，如裂缝、渗漏、腐蚀、变形等。建筑物缺陷不仅影响建筑物的美观和功能，还可能危及建筑物的安全和耐久性，甚至引发重大事故。因此，及时有效地检测和评估建筑物缺陷是保障建筑物质量和延长使用寿命的重要措施。

目前，建筑物缺陷的检测和评估主要依赖于人工巡检和专业仪器，这些方法存在以下问题：（1）人工巡检效率低，成本高，易受人为因素影响，难以覆盖所有部位和角度；（2）专业仪器价格昂贵，操作复杂，需要专业人员操作，难以普及和推广；（3）缺乏统一的标准和方法，导致检测和评估结果不准确、不客观、不一致。

为了解决上述问题，本公司希望开展基于深度学习的建筑物缺陷检测与评估方法研究，利用现代信息技术手段，如无人机、摄像头、传感器等，采集建筑物表面的图像和数据，通过深度学习算法，自动识别、定位、分类和量化建筑物缺陷，并给出相应的评估结果和修复建议。

需解决的主要技术难题

（1）如何设计高效、鲁棒、通用的深度学习模型，能够适应不同类型、规模、结构、材料的建筑物，以及不同光照、角度、距离、噪声等环境条件；

（2）如何构建大规模、高质量、多样性的建筑物缺陷图像数据集，包含不同种类、程度、位置的缺陷标注信息，以及相应的评估指标和修复方案；

（3）如何实现实时、准确、稳定的建筑物缺陷检测与评估系统，能够快速处理大量图像数据，输出可视化、可解释、可操作的结果报告。

期望实现的主要技术目标

（1）开发基于深度学习的建筑物缺陷检测与评估方法，并在公开数据集上进行验证和测试，达到以下性能指标：

缺陷识别准确率：≥95%

缺陷定位精度：≤5cm

缺陷分类正确率：≥90%

缺陷量化误差：≤10%

评估结果一致性：≥85%

（2）构建包含至少10万张图像的建筑物缺陷数据集，并进行数据清洗、增强、标注等预处理工作，保证数据集的完整性、有效性、多样性和可用性。

（3）搭建基于云平台的建筑物缺陷检测与评估系统，并提供友好的用户界面和交互方式，实现以下功能：

图像数据采集：支持无人机、摄像头、传感器等多种设备，自动或手动采集建筑物表面的图像和数据，支持在线或离线上传和存储；

缺陷检测与评估：根据用户选择的建筑物类型、部位、材料等参数，自动调用相应的深度学习模型，对图像数据进行缺陷检测和评估，输出包含缺陷位置、类别、程度、影响等信息的结果报告；

结果可视化与解释：以图形、表格、文本等形式展示结果报告，使用颜色、标签、箭头等标记缺陷区域，提供缺陷原因、危害、修复等解释说明；

结果操作与反馈：支持用户对结果报告进行下载、打印、分享、修改等操作，提供用户评价、反馈、建议等功能，实现系统的持续优化和更新。

处理进度