买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411901147.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统是由张艳;姚胡根;吴晔峰;王年;王兴宇设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统，包括以下步骤：使用搭载外接可见光摄像头的嵌入式开发板OrangePi设备，拍摄工地的钢筋半成品对角斜面图像；对采集到的图像经过预处理后送入嵌入式开发板OrangePi的NPU处理器进行处理；使用系统中的检测计数功能对钢筋半成品图像进行检测计数，检测计数功能采用的模型基于改进的目标检测网络P2Pnet；统计检测数量与拐点位置，将最终的结果在显示窗口中打印出来。发明利用基于深度学习的目标检测方法将钢筋半成品计数智能化，解决钢筋半成品人工计数的弊端，该系统通过自动化的点计数技术，显著提高了钢筋半成品的点验速度，相比传统的人工计数方式，大大缩短了工作时间。

本发明授权一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点计数的钢筋半成品点验嵌入式系统，其特征在于：包括以下步骤：S1：使用搭载外接可见光摄像头的嵌入式开发板OrangePi设备，拍摄工地的钢筋半成品对角斜面图像；S2：对采集到的图像经过预处理后送入嵌入式开发板OrangePi的NPU处理器进行处理；S3：使用系统中的检测计数功能对钢筋半成品图像进行检测计数，检测计数功能采用的模型基于改进的目标检测网络P2Pnet；S4：统计检测数量与拐点位置，将最终的结果在显示窗口中打印出来；其中，步骤S3中所述检测计数功能模型所用的目标检测网络P2Pnet的训练包括以下步骤：第一步，对训练图像进行采集：在工地上使用相机对现场的钢筋半成品对角斜面进行拍摄来获取数据集，对获取的图像来进行人工标注，得到图像对应的训练标签，标注对象为钢筋半成品的拐点，标注类型为点标注；第二步，最优网络训练：将获得的至少500张钢筋半成品数据集划分为训练集、验证集和测试集；进行训练前对训练集进行数据增广，并对所有图像形状填充为正方形，在将其大小缩放到640×640；将增广和预处理后的训练集对目标检测网络进行训练，使用划分好的验证集和测试集对网络进行验证和测试来评估网络的性能；其中，第二步中目标检测网络训练具体步骤如下：1、构造提取钢筋半成品特征的骨干网络：骨干网络采用VGG19网络，编码器部分由19个可学习的卷积层和若干池化层组成，对特征图逐步进行下采样与特征提取；前两个阶段，每个阶段包含两个卷积层和一个池化层，第三，第四和第五个阶段，每个阶段包含四个卷积层和一个池化层，提取更深层次的特征，将三个阶段的特征信息进行保留；2、构造特征信息融合的特征金字塔Transformer模块：包括RT、GT和ST，通过多层特征的交互来增强图像表征能力：RT实现从低层细节到高层语义的自适应增强，其输入为高层特征和低层特征通过注意力机制结合xhigh_mask＝BNConv3x3xhigh和xlow_gp＝ReLUBNConv1x1AvgPoolxlow，并生成融合后的输出；GT从高层抽象语义反向指导低层细节特征，输入为低层xlow和高层xhigh，通过点积或高斯方法计算注意力fxlow，xhigh＝Softmaxθxlow·φxhighT，并得到增强的输出z＝BNConv1x1y+xlow；ST则通过多头自注意力建模同一特征层内的全局交互，输入为经过投影q，k，v＝Convx，计算注意力最后输出结合残差连接得到out＝NormConvoutput+x，整体上，FPT通过跨层和层内特征交互，构建丰富的空间和语义特征表征；3、构造回归-分类分支注意力模块：模块包含回归分支和分类分支，两者共用一个特征提取网络以保证特征的一致性和充分利用，在回归分支中，输入为共享特征x，通过多层卷积和嵌入的CBAM模块，结合通道注意力机制和空间注意力机制进行特征提取和强化，最终输出其中B是批量大小，N是预测的点数量，每个点的输出包含其在图像中的二维坐标，用于精确定位目标的点标注位置；在分类分支中，同样对共享特征x进行处理，通过CBAM增强关键特征后输出其中C为类别数，每个点标注的分类分值表示其所属类别的概率分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市九龙路111号(安徽大学磬苑校区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。