基于智慧物联的建筑外围护结构缺陷智能检测OA

为实现建筑外围护结构缺陷的长期微变监测、定向缺陷图像采集与智能精准判定,研究基于智慧物联的建筑外围护结构缺陷智能检测方法.通过灰度共生矩阵算法(GLCM)提取无人机图像中建筑外围护结构缺陷的全局特征,转化为特征向量输入支持向量机(SVM),并构建分类模型,通过符号函数输出缺陷判定结果,实现自动化缺陷检测.检测结果标准化后同步至智慧物联应用层管理平台,实现缺陷智能检测与管理.实验结果表明,该方法生成的特征图可精准提取建筑外围护结构缺陷区域并增强边界对比,且该方法对5栋建筑的缺陷检测准确率均达95%以上,为建筑外围护结构缺陷智能检测提供切实可行方案.