古建筑木柱裂隙监测场景下的多模态智能融合匹配数据

采集了木柱的裂隙最大宽度、监测日期、温度、湿度、降水（数值型数据），天气（文本数据）、以及裂隙监测图片数据数据。通过对上述多源数据进行清洗、融合、特征提取与机器学习建模分析，得到木柱裂隙宽度的标注训练预测数据；该数据通过监测数据与图像数据融合，后续可直接通过图像进行木柱裂隙监测，可直接接入现有监测装置应用于古民居木构建筑裂隙病害监测、结构安全状态评估和裂隙发展趋势预测，能够实现对木柱裂隙变化情况的连续量化分析，辅助判断裂隙是否存在扩大趋势，为古民居木构件修缮、日常巡检、病害预警和保护决策提供数据支撑。另外，后续也可将监测裂隙数据与气象数据结合，实现结合气象变化的古民居建筑木柱裂隙预测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对古建筑木柱裂隙监测场景，整合了裂隙最大宽度、监测日期、温湿度、降水等数值数据，以及天气文本和裂隙监测图片等多源异构数据。通过对多源数据进行清洗、融合、特征提取与机器学习建模，生成木柱裂隙宽度的标注训练预测数据，支持基于图像的裂隙监测，并可结合气象数据预测裂隙发展趋势，为古民居木构建筑的裂隙病害监测、结构安全评估、日常巡检及保护决策提供数据支撑。