大疆-无人机外立面热红外墙体空鼓、渗漏缺陷检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/0df80a86049138b54591a5a591b330ff.png)

无人机：DJI M4T
数据类型：原始图片+XML标签+TXT标签
总内存大小：3.7G（2903张图片）
图片分辨率：3748*2928~4013*3024
采集高度：40～120m
采集角度：0~90°
类别：共2类，包括：渗漏、空鼓
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用于无人机外墙渗漏、空鼓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/f849dc1120fb9e782207fa01c59c40ac.png)
# 无人机外立面热红外墙体空鼓、渗漏缺陷检测数据集
|项目|详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|无人机外立面热红外墙体空鼓、渗漏缺陷检测数据集|
|采集设备|DJI M4T|
|数据类型|原始图片 + XML标签 + TXT标签|
|样本总量|2903张图片|
|数据集大小|3.7G|
|图像分辨率|3748×2928 ~ 4013×3024|
|采集高度|40‑120m|
|采集角度|0°~90°|
|类别标签|渗漏、空鼓|

## 标签说明
1. **渗漏**：建筑外墙渗水、水渍受潮等渗漏病害区域
2. **空鼓**：外墙墙体、饰面层内部出现空鼓脱空缺陷区域

## 应用场景
1. 建筑外立面热红外无人机巡检，墙体空鼓、渗漏缺陷目标检测模型训练
2. 既有建筑外墙安全隐患排查，利用热成像非接触式识别内部隐蔽缺陷
3. 老旧小区房屋维保、建筑质量验收业务算法验证
4. 热红外低空目标检测相关算法实验、项目及论文研究

## 适用人群
1. 建筑检测、房屋安全运维工程技术人员
2. 热红外无人机缺陷识别方向算法工程师、科研学生
3. 从事低空视觉检测模型训练与开发的研发人员

## 数据集价值
1. 采用DJI M4T热红外无人机采集，可识别墙体肉眼不可见的空鼓、渗漏隐蔽缺陷，贴合真实外业巡检工况。
2. 同时提供XML、TXT两种标注格式，可直接适配YOLO、RT‑DETR等主流检测框架，减少标签格式转换工作量。
3. 样本数量充足，覆盖不同采集高度与角度，适用于热红外图像下建筑缺陷识别模型训练。
4. 解决传统人工外墙检测难以发现墙体内部空鼓渗漏、高空作业风险高的业务痛点，为智能化外墙热红外巡检提供数据支撑。


无人机：DJI M4T数据类型：原始图片+XML标签+TXT标签总内存大小：3.7G（2903张图片）图片分辨率：37482928~40133024采集高度：40～120m采集角度：0~90°类别：共2类，包括：渗漏、空鼓

大疆-无人机外立面热红外墙体空鼓、渗漏缺陷检测数据集 建筑外立面热红外无人机巡检，墙体空鼓、渗漏缺陷目标检测模型训练

人工智能

基于大疆M4T无人机采集的2903张热红外墙体缺陷数据集，涵盖渗漏与空鼓两类标签，提供XML/TXT格式标注，适配YOLO等主流检测框架，支持40-120m高度及多角度识别，服务于建筑外墙热红外巡检与隐蔽缺陷检测模型训练。

YOLO

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