【摘 要】
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以Tensorflow 2.0为平台,通过Faster RCNN算法框架建立深度学习模型。以1620张居住建筑外墙面受损照片为数据集。选取其中1296张为训练集,对模型进行有监督训练并测试模型训练深度,324张为测试集校检模型精度。测试结果表明,深度学习模型对居住建筑外墙的污染类损伤检测率为88.82%;裂缝类损伤检测率为90.21%;破损类损伤检测率为90.94%,检测平均耗时为每图0.23s。深度学习检测模型可有效反馈外墙面的主要损伤情况,提高建筑工程管WC率。
【机 构】
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华南理工大学建筑学院,华南理工大学建筑设计研究院有限公司
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以Tensorflow 2.0为平台,通过Faster RCNN算法框架建立深度学习模型。以1620张居住建筑外墙面受损照片为数据集。选取其中1296张为训练集,对模型进行有监督训练并测试模型训练深度,324张为测试集校检模型精度。测试结果表明,深度学习模型对居住建筑外墙的污染类损伤检测率为88.82%;裂缝类损伤检测率为90.21%;破损类损伤检测率为90.94%,检测平均耗时为每图0.23s。深度学习检测模型可有效反馈外墙面的主要损伤情况,提高建筑工程管WC率。
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