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GitHub · 灵魂体仓库·· 3 天前AI 评分19

开源项目 Azohbi4/detection-of-defects-on-sites-LLM-assistant:工地混凝土缺陷检测 + LLM 检查报告助手

Azohbi4/detection-of-defects-on-sites-LLM-assistant

来源与原文

GitHub · 灵魂体仓库

发布时间:(北京时间)

阅读原始来源 · github.com ↗
完整链接与内容说明

https://github.com/Azohbi4/detection-of-defects-on-sites-LLM-assistant

本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。

AI 导读

GitHub 开源项目将工地照片中的混凝土缺陷(裂缝、剥落、露筋、腐蚀、泛碱)自动检测与 LLM 报告生成结合。系统采用 ResNet18/50、EfficientNet-B0 多标签分类,在 256×256 图块上推理并融合为缺陷区域,基于 CODEBRIM 与 SDNET2018 数据集训练,按 70/15/15 分组划分。检测 JSON 结合 Qdrant 检索的检查指南交给 Claude 生成经 Pydantic 校验的报告,服务器端重算严重度,要求人工复核,LLM 不可用时回退到确定性报告。

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