P-001 · 2025 · Hackathon
Erkennung beschädigter Dachziegel mit YOLOv8
Computer-Vision-Prototyp aus dem ChefTreff AI Hackathon 2025: Ein trainiertes Modell zur Schadenserkennung wird über eine API für Bild-Uploads und eine einfache Weboberfläche zugänglich gemacht.
Die Aufgabe
Das Projekt untersuchte, wie Baustellenbilder bei der Erkennung beschädigter Dachziegel helfen können. Innerhalb des 24-stündigen Hackathons sollte ein Modell sichtbare Schäden im Bild erkennen und seine Vorhersage über eine kleine Anwendung bereitstellen.
Daten und Modell
Der Ablauf umfasst Notebooks zur Bildsammlung und Vorverarbeitung, die Annotation mit CVAT und den Export der Labels im YOLO-Format. Ein Ultralytics-YOLOv8-Modell wurde für die Erkennung beschädigter Dachziegel trainiert. Das Repository enthält den trainierten Checkpoint und Vorhersageausgaben.
Vom Modell zur Anwendung
Ein FastAPI-Endpunkt nimmt ein hochgeladenes Bild entgegen, wandelt es in RGB um und führt die Erkennung aus. Die implementierte Antwort gibt an, ob ein beschädigter Dachziegel erkannt wurde und wie viele Erkennungen vorliegen. Eine einfache HTML-Oberfläche ermöglicht den Upload. Docker bündelt die Anwendung und ihre Abhängigkeiten.
Was der Prototyp zeigt
Das Projekt verbindet Datenaufbereitung, Objekterkennung und eine Anwendungsoberfläche in einem Ablauf. Es handelt sich um einen Hackathon-Prototyp. Ein trainiertes Modell und eine Demo belegen noch keine Eignung für den Baustelleneinsatz. Dafür wäre eine breitere Validierung bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Blickwinkeln und Schadensarten erforderlich.
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