大疆无人机外立面墙缺陷分割数据集 无人机轻微损坏、严重破损、涂画检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/d11f9acddda5e0af87e51d94d2b94f8b.png)

无人机：DJI MAVIC 2![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/1e476c13f8c45d38236093969a64a824.png)

数据类型：原始图片+XML标签+TXT标签
总内存大小：2.9G（2729张图片）
图片分辨率：275*183~4096*3072
采集高度：40～120m
采集角度：0~90°![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/b7f57ff114a0761d6dd42b831aa35d6d.png)

类别：共3类，包括：轻微损坏、严重破损、涂画![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/a040e19a1b02776942b6a8458fef7e10.png)
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用于外墙裂缝、脱落、破损等缺陷检测等低空目标检测领域![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/22957c77581acd73e464e768dac1aff5.png)
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# 无人机外立面墙缺陷分割数据集
|项目|详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|无人机外立面墙缺陷分割数据集|
|采集设备|DJI MAVIC 2无人机|
|数据类型|原始图片 + XML标签 + TXT标签|
|样本总量|2729张图片|
|数据集大小|2.9G|
|图像分辨率|275×183 ~ 4096×3072|
|采集高度|40‑120m|
|采集角度|0°~90°|
|类别标签|轻微损坏、严重破损、涂画|

## 标签说明
1. **轻微损坏**：建筑外立面微小裂缝、表层轻微剥落等轻度墙体缺陷
2. **严重破损**：墙体大面积脱落、开裂、空鼓等危险性较高的墙体损坏
3. **涂画**：建筑外墙存在涂鸦、乱涂乱画等外立面污损情况

## 应用场景
1. 建筑外立面无人机巡检，墙体缺陷实例/语义分割模型训练
2. 既有建筑物安全排查、老旧小区外墙隐患筛查
3. 城市市容风貌检测，识别外墙涂鸦涂画问题
4. 低空建筑检测算法研究，U‑Net、YOLO分割类模型实验、论文复现

## 适用人群
1. 建筑安全检测、城市运维相关工程技术人员
2. 无人机巡检、建筑缺陷AI识别方向科研学生、算法工程师
3. 开展图像分割、低空视觉检测模型训练与对比实验的开发人员

## 数据集价值
1. 真实无人机航拍外立面影像，多角度、多高度采集，贴近实际外业巡检工况。
2. 同时提供XML、TXT两种标签格式，可直接适配主流目标检测、分割框架，减少标签转换工作量。
3. 区分损坏轻重等级，不仅可以识别缺陷位置，还能辅助评估墙体损坏严重程度。
4. 包含涂鸦涂画类别，兼顾建筑安全检测与市容管理双重业务需求。
5. 样本数量充足，解决高空建筑人工肉眼检测危险、效率低的痛点，为自动化外墙巡检AI模型提供数据支撑。


数据类型：原始图片+XML标签+TXT标签总内存大小：2.9G（2729张图片）图片分辨率：275183~40963072采集高度：40～120m采集角度：0~90°

大疆无人机外立面墙缺陷分割数据集 无人机轻微损坏、严重破损、涂画检测数据集

人工智能

物联网

硬件

大疆无人机采集的外立面墙缺陷分割数据集，含2729张高清图像及XML/TXT双格式标签，覆盖轻微损坏、严重破损、涂画3类缺陷，支持墙体裂缝检测、低空目标识别及U-Net、YOLO等分割模型训练，适用于建筑安全巡检与市容管理。

图像分割

AI识别

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