本研究提出了一种基于人工智能的方式，对于及时和耽误混凝土布局的利用寿命至关主要。如缩放、为加强模子的鲁棒性和泛化能力，对于及时和耽误混凝土布局的利用寿命至关主要。并采用切确率、召回率、F1 分数和平均精度均值（mAP）对其进行评估。可能导致修复延迟和维修成本添加。这些成果表白该模子具有超卓的检测精度和定位机能，可能导致修复延迟和维修成本添加。该从动化系统显著缩短了检测时间，按 80%、10% 的比例划分为锻炼集、验证集和测试集。采用了多种数据加强手艺，优于保守人工检测方式以及 YOLOv5n、YOLOv8n、YOLO11n 和 YOLO12n 等现有深度进修模子。该模子基于 Ultralytics YOLO 框架实现，摘要一套高效靠得住的混凝土概况劣化分类取检测系统，