26年WP人工智能 高空外墙缺陷识别系统设计与实现9.02-AI1.21全日制(17538字).docx

I摘 要随着城市化进程加速，高层建筑外墙因长期暴露于自然环境，易产生安全隐患。传统人工检测方式效率低、成本高、风险大，难以满足大规模监测需求。本文设计并实现了一套基于 YOLO 与注意力机制相结合的外墙缺陷检测系统。系统以 YOLOv8n 为基础检测框架，由于建筑缺陷种类繁多，因此引入 SE、CBAM 以及 ECA 三种注意力机制设计三种不同的优化版本。在 Backbone 和 Head 部分加入注意力模块提高对缺陷特征的学习效率。使用 Python 与 PyTorch 编写代码，在拥有 16798 张训练图片的数据集中进行测试，发现添加注意力机制之后的模型检测准确率有所提...