外墙检测软件
案例介绍
技术实现：
使用Python构建全流程框架，通过OpenCV预处理无人机航拍图像，结合YOLOv8训练自定义缺陷检测模型（数据集含2000+标注样本），实现缺陷检测准确率89%、推理速度20ms/帧。
开发轻量化界面，支持图像批量导入、缺陷自动标记及检测报告生成（Excel格式）。
外墙检测软件
案例介绍
项目简介：基于Python开发的外墙缺陷智能检测工具，核心采用YOLOv5模型实现裂缝、空鼓等缺陷的实时识别与定位。
技术实现：
使用Python构建全流程框架，通过OpenCV预处理无人机航拍图像，结合YOLOv8训练自定义缺陷检测模型（数据集含2000+标注样本），实现缺陷检测准确率89%、推理速度20ms/帧。
开发轻量化界面，支持图像批量导入、缺陷自动标记及检测报告生成（Excel格式）。
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