基于CNN的砖石结构裂缝检测图像数据集2021

数据集概述

该数据集包含用于卷积神经网络（CNN）训练与测试的砖石结构图像，涵盖实验室环境构建的砖墙图像及互联网获取的真实场景砖石结构图像，支持裂缝检测模型研究及与传统特征分类器的性能对比。

文件详解

• 文件名称: masonry-images-sensors-2021.zip
• 文件格式: ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明: 压缩包内包含用于CNN裂缝检测研究的砖石结构图像数据，未明确区分训练/测试集、数据/标签集及原始/处理数据的划分

适用场景

• 计算机视觉研究: 用于训练和测试基于CNN的砖石结构裂缝检测模型
• 建筑结构健康监测: 分析模型对不同场景（实验室/真实环境）砖石裂缝的识别能力
• 算法性能对比: 开展CNN与传统手工特征分类器在裂缝检测任务中的性能比较研究
• 建筑维护应用: 探索AI技术在砖石结构裂缝自动检测中的实际应用价值