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http://dx.doi.org/10.22645/udi.2022.12.30.001

Window defects identification method by using photos collected through the pre-handover inspection of multifamily housing  

Lee, Subin (인천대학교 도시건축학부 )
Lee, Seulbi (인천대학교 도시건축학부 )
Publication Information
Journal of Urban Science / v.11, no.2, 2022 , pp. 1-8 More about this Journal
Abstract
This study proposed how to identify window defects by using photos uploaded by occupants during the pre-handover inspection of mulch-family housing. A total of 1168 door images were acquired to generate training data and validation data. Subsequently, through the proposed algorithms, every pixel in images labeled a door was binarized using the OTSU threshold, and then dark pixels were identified as defects. Experimental results demonstrated that our computer vision-based defects identification method detects the door with a recall of 57.9%, and door defects with 63.6%. Although it is still a challenge to automatically identify building defects because of the distortion and brightness of photos, this study has the potential to support better defects management. Ultimately, the improved pre-handover inspection may lead to increased customer satisfaction.
Keywords
Multifamily housing; Defects; Pre-handover inspection; Computer vision; Object detection;
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