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,提高建筑工程管理效率.
居住建筑 墙面损伤 图像检测 深度学习 建筑维护