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龙图腾网获悉武汉博宏建设集团有限公司申请的专利一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法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：CN119905164B 。

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：202411851658.3，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法是由周昌文;高泽成;王明康;王成;程吉;李赛赛;焦英杰;何林聪;何金宝;黎敏设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及混凝土施工监测技术领域，且公开了一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法，利用图像采集设备，拍摄混凝土从搅拌车滑槽内流动的图像，分析图像数据，结合混凝土配合比数据、水化反应时间以及搅拌车滑槽角度，从而输出混凝土粘度值和坍落度。本方法结合计算机视觉算法、深度学习以及机器学习分步骤完成捕捉搅拌车流出的混凝土特征，并基于捕捉的所有特征值做的机器学习从而输出混凝土坍落度的方法，该方案涉及到的算法支持搭载网络通信模块的边缘计算设备完成数据采集及分析，并利用通信模块将采集分析的数据传输至云服务器，精确辅助商混站针对不同工程实际情况做混凝土配合比的调整决策。

本发明授权一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无嵌入式基于深度学习的混凝土和易性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用自动过磅系统记录商品混凝土搅拌站每一搅拌筒仓内混凝土配合比数据，并记录现场运输对应批次混凝土的搅拌车的出发时间； S2、预先在施工现场布置多个现场施工监测摄像头，搅拌车进入施工现场后，开始浇筑前，施工监测摄像头对施工现场情况进行图像采集，使用yolov7深度学习的目标检测模型对现场混凝土搅拌车以及泵车进行识别，并对目标所在区域进行定位； S3、根据步骤S2的定位通知现场技术人员在搅拌车上架设图像采集设备，用以对搅拌车滑槽内的混凝土进行图像采集，搅拌车开始浇筑时，记录搅拌车开始浇筑的时间，利用该时间减去对应车辆从商品混凝土搅拌站出发的时间得到新拌混凝土在搅拌车内水化反应的时间； S4、利用图像采集设备，拍摄混凝土从滑槽内流动的图像，使用GMFlow框架对滑槽结构与流动混凝土进行分割，连续提取多帧图像，从该连续帧图像中提取DIC检测算法的ROI区域，然后使用DIC检测的无标点法的特征点捕捉方法对ROI区域进行混凝土特征点捕捉，从而得到混凝土流动的拉格朗日流场图像或欧拉流场图像，并将位移矢量信息标注在流场图像上； S5、利用sift算法对混凝土搅拌车滑槽的角度进行判定； S6、利用KNN网络做机器学习，输入流动混凝土每一个像素矢量位移信息数据作为输入，拟合混凝土配合比数据、水化反应时间以及搅拌车滑槽角度输出混凝土粘度值和坍落度，将现场混凝土工作性情况反馈给后台数据库，依据后台数据库的数据改进配合比，商混站按后台数据库改进后的配合比进行新拌混凝土的配比并向施工现场运送，如此重复，以使所述混凝土的工作性能满足要求。

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