周一璐

本文针对传统建筑质量缺陷检测效率低、识别滞后与管理闭环薄弱的问题，提出了一套基于人工智能的建筑质量缺陷智能化识别系统设计方案。通过构建以计算机视觉、高分辨率图像采集、深度学习分类算法与多源数据融合为核心的技术体系，开发了具备自动检测、智能分类与动态预警功能的建筑质量缺陷识别平台。本文设计了完整的系统开发流程，涵盖数据采集、无线传输、AI算法训练与平台集成，搭建云端测试环境并开展现场应用验证。结果表明，系统在缺陷识别准确率、检测效率与闭环管理周期方面均显著优于传统检测模式，实现了建筑质量缺陷识别的高精度、快响应与实时预警，有效支撑了建筑工程质量智能化管理的新型应用需求。

人工智能技术；建筑工程；质量缺陷；智能识别

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