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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法及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：CN119359686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411511643.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法及系统是由王骞;杨周洲;越宏哲;曾凝霜设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法及系统，结合计算机视觉技术中的相机标定技术和深度神经网络模型，可实现建筑工业生产和工程建设施工中的钢筋间距检测，方法包括：收集钢筋图片，标注图片制作数据集，利用制作完成的数据集训练模型并调整参数至最优化配置。通过相机标定方法获取相机参数，架设相机至指定位置拍摄含有标志物的图像获取尺寸转换关系，进而拍摄钢筋图像并经由训练好的模型实现钢筋的识别，输出识别内容并转换为二值图像，提取中轴线检测钢筋像素间距并转换为现实尺寸。本发明能够切实有效地实现钢筋间距检测，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的钢筋间距检测方法，其特征在于：依靠神经网络框架和图像处理技术完成钢筋间距检测，具体包括如下步骤： S1：使用相机拍摄搭建好的钢筋网、钢筋笼或者各类单独的钢筋图像，减少图像中与钢筋特征类似的干扰因素，对图像进行处理； S2：对S1中收集的图像进行标注，标注对象为钢筋，形成可用于神经网络训练的完整数据集，并根据合理比例划分为训练集、验证集、测试集，用于训练模型和测试模型效果； S3：使用Mask2Former深度学习神经网络模型对步骤S1中得到的数据集进行训练，通过设定不同的训练超参数模组进行多次训练，求取效果最好的超参数模组，以该超参数模组配置进行训练，保存训练参数； S4：在检测目标正上方架设相机，对相机参数进行标定，通过标定求取相机内外参数；拍摄检测目标图像，消除图像中的畸变； S5：对图像进行处理，通过投影变换或者仿射变换将图像内容调整置正视图方向，并求取像素尺寸与现实尺存之间的转换关系； S6：使用S3中已经完成训练的神经网络模型对S5中经过处理的图像进行识别，输出识别内容，识别内容为钢筋掩码和钢筋类别，提取识别内容，进行图像增强处理； S7：通过提取骨架中心线获得目标图像钢筋间的像素尺寸，经过转换获取现实尺寸，比对设计规范即可完成钢筋间距检测。

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