# 无人机拍摄超高清可见光红外多模态屋顶设施病害检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/a724b94e2494909e33a4d572a013dc45.png)
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| 项目 | 详情 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 无人机拍摄超高清分辨率可见光红外多模态屋顶设施病害检测数据集 |
| 图像总量 | 7210张（数据集总大小11.8GB） |
| 图像分辨率 | 3000 × 4000 |
| 数据特点 | 可见光+红外多模态图像，**图像无一一配对** |
| 标注格式 | YOLO、VOC、COCO三种标注格式 |
| 任务类型 | 目标检测，共10类病害目标 |
| 数据集划分 | 训练集：5047张   验证集：1443张   测试集：720张 |
| 类别明细 | Waste-on-the-roof - 屋顶废弃物：图像2843张，标注6315   Presence-of-biofilm - 生物膜附着：图像3796张，标注6855   Vegetation-on-the-roof - 屋顶植被：图像1244张，标注2519   damage-to-tiles - 瓦片破损：图像1625张，标注2973   Extra-tiles-on-the-roof - 屋顶多余瓦片：图像802张，标注1155   Dirt-on-the-roof - 屋顶积尘：图像723张，标注1092   Shifting-of-tiles - 瓦片移位：图像170张，标注193   Slab-cracks - 屋面板裂缝：图像213张，标注386   Open-trapdoor - 天窗未关闭：图像213张，标注293   Oxidation-or-denting-of-gutters-and-flashings - 檐沟及泛水板氧化/凹陷：图像110张，标注150 |

## 应用价值

1. **建筑屋顶无人机巡检**：利用可见光+红外多模态影像，自动识别屋顶各类病害、附着物与构件损坏，替代人工屋顶勘查，规避高空作业风险。
2. **房屋安全评估与维保**：一次性识别瓦片破损移位、屋面板裂缝、檐沟锈蚀凹陷、生物膜、杂草、垃圾等病害，辅助评估屋顶老化程度，制定修缮清单。
3. **多模态视觉算法训练**：支持可见光、红外融合检测模型研发，可研究双模态图像缺陷识别算法（图像不一一配对，适合非对齐多模态场景研究）。
4. **房屋普查、老旧建筑检测项目落地**：适用于建筑安全排查、屋面维保项目批量自动化检测，降低人工巡检成本。
5. **科研实验**：超大分辨率屋面病害样本，用于高分辨率图像小目标、细粒度缺陷检测课题研究。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/81c40a9848b0114daae47cf490f434de.png)


## 适用群体

- 房屋安全检测机构、建筑运维、物业屋面巡检团队
- 承接建筑无人机航拍、建筑病害勘察的航测公司
- 多模态计算机视觉、建筑缺陷检测方向算法研发团队
- 高校、科研院所，遥感/建筑病害视觉识别课题组


本屋顶设施病害检测数据集，无人机采集超高清可见光、红外多模态影像（图像无一一配对），总计7210张，文件大小11.8GB，分辨率3000×4000，提供YOLO/VOC/COCO标注。包含屋顶废弃物、生物膜、瓦片破损、屋面板裂缝、檐沟氧化凹陷等10类屋面病害，划分训练/验证/测试集。适合建筑屋面无人机智能巡检、老旧房屋病害识别、可见光红外多模态缺陷检测模型训练。




建筑屋顶无人机巡检：利用可见光+红外多模态影像，自动识别屋顶各类病害、附着物与构件损坏，替代人工屋顶勘查，规避高空作业风险。

屋顶设施病害检测数据集｜可见光红外多模态，7210张3000×4000高清图

人工智能

无人机超高清可见光红外多模态屋顶病害检测数据集，含7210张3000×4000分辨率图像（11.8GB），提供YOLO/VOC/COCO标注，覆盖废弃物、瓦片破损、裂缝等10类病害目标，适用于建筑屋面智能巡检、多模态缺陷检测算法研发及高分辨率小目标识别研究。

计算机视觉

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屋顶设施病害检测数据集｜可见光红外多模态，7210张3000×4000高清图-腾讯云开发者社区-腾讯云

屋顶设施病害检测数据集｜可见光红外多模态，7210张3000×4000高清图

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