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龙图腾网获悉江西交通职业技术学院申请的专利基于图像识别的基桩智能检测云平台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：CN120612332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511124276.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像识别的基桩智能检测云平台是由孟丛丛;柳海龙;李绍鹏;孙林涛;赖椿长设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的基桩智能检测云平台在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的基桩智能检测云平台，涉及基桩智能检测技术领域，平台包括数据采集模块、图像预处理模块、时序图像识别模块、特征融合建图模块、云端知识图谱模块和可视化展示模块；系统通过采集施工现场图像序列与施工参数，构建图像时序张量，基于改进型三维卷积与注意力机制提取缺陷演化特征，并结合施工参数构建因果图谱，实现缺陷识别、风险建模与可视化分析；该平台具有识别精度高、可追溯性强和跨工点知识迁移能力，显著提升了基桩检测的智能化水平与工程适用性。

本发明授权基于图像识别的基桩智能检测云平台在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的基桩智能检测云平台，其特征在于：包括： 数据采集模块：用于获取施工现场中基桩施工区域的连续图像序列，并同步采集对应的施工参数集P； 图像预处理模块：用于对图像序列进行预处理，并提取图像中的基桩目标区域及其表面特征，构建标准化的图像时序张量I′； 时序图像识别模块：基于训练完成的时序图像识别模型，对图像时序张量I′进行缺陷智能识别，获取每一帧图像中存在的基桩缺陷类型、空间位置与演化趋势，形成缺陷轨迹集D； 建图模块：将识别得到的缺陷轨迹集D与同步采集的施工参数集P进行时间轴匹配与特征融合，构建施工特征图谱G； 所述建图模块包括： 对缺陷轨迹集D与施工参数集P进行时间轴对齐处理，采用双向动态时间规整算法配对图像帧与施工参数之间的时序对应关系； 提取每一时刻的缺陷属性向量与施工参数向量，利用特征注意力编码器构建联合表示节点，形成节点集合N； 基于时序先后关系与空间邻接规则，构建图结构的边集合E，同时引入缺陷影响权重作为边的属性，构建具备因果特征的施工特征图谱G=N,E； 知识图谱模块：用于将施工特征图谱G上传至云端平台，并在平台内构建标准化的多工点施工质量数据库M，同时基于缺陷演化路径与风险等级关系生成多尺度知识图谱K； 所述知识图谱模块包括： 将施工特征图谱G中的节点特征与边属性进行结构化抽取，并结合对应工点编号与地理标签，映射入标准化数据模型中，构建多工点施工质量数据库M； 对施工质量数据库M中的缺陷轨迹数据进行语义分类与风险等级标注，依据缺陷类型、演化速率与施工响应，提取高维模式特征向量集； 基于图谱嵌入与层次聚类算法，构建多尺度知识图谱K，其中节点表示缺陷演化单元，边表示风险关联路径，并通过图卷积网络学习缺陷传播规律； 可视化模块：基于多尺度知识图谱K，自动识别当前施工区域中疑似高风险的缺陷节点，生成图形化检测结果，并通过云端接口推送至用户终端，自动输出检测报告R。

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