一种建筑物外墙裂缝检测方法

本发明涉及一种建筑物外墙裂缝检测方法，针对建筑外墙样本图像，以ResNet50神经网络设计局部特征编码器进行局部特征提取、Transformer模型设计全局特征编码器进行全局特征提取，配合融合分类子系统，对局部特征与全局特征进行融合采样，构建TransUNet待训练模型，由样本数据进行训练，获得建筑裂缝检测模型，进而执行对实际建筑物外墙的裂缝识别；设计模型采用跳跃连接将低层次特征与高层次特征结合，提升建筑外墙裂缝检测的效率和准确性，针对建筑物外墙因裂缝带来的脱落安全隐患进行预警，设计方法减少了人力、物力、以及监测成本，消除了建筑物外墙脱落的安全隐患。