随着智慧城市的发展，对建筑空间特征的采集速度和精度要求越来越高，针对市面上常见的空间特征提取方法灵活性差、智能化程度低、人力成本高等问题，本文提出了一种基于无人机扫描与YOLO识别的检测方法，完成了建筑物窗户构件的实时识别与提取。本文对YOLOv3算法进行了优化调整并运用自制的数据集对算法模型进行训练，使用Nginx搭建RTMP(Real Time Messaging Protocol)推流服务器接收无人机扫描信息，在地面平台显示实时识别结果，该方法大大提高了识别效率，降低了推流传输延迟，在无人机检测实验中体现出了实时、高效、智能的特点，借助无人机的灵活性，能够高效地满足建筑构件实时检测的需要。