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龙图腾网获悉中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司;广东省公路建设有限公司;广东湾区交通建设投资有限公司;广州公路工程集团有限公司申请的专利一种基于深度视觉的预制梁钢筋骨架质量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：CN120182175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510108983.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度视觉的预制梁钢筋骨架质量检测方法及系统是由李剑;李振;严宗雪;禹金银;黄焕林;张全明;曾锋;王伟;闫振海;刘天成设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度视觉的预制梁钢筋骨架质量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深度视觉的预制梁钢筋骨架质量检测方法及系统，方法包括：基于双目结构光相机获取钢筋骨架的深度图和RGB图；采集钢筋骨架图片数据，对原始数据进行预处理操作后完成数据标注；并将标注后的数据集切分为训练集、验证集和测试集；采用ResNet‑FPN作为MaskR‑CNN的主干网络，用于提取图像的多尺度特征；基于ResNet‑FPN构建边缘检测模型；将边缘检测模型除主干网络的其余部分作为边缘检测分支集成至原始MaskR‑CNN模型中；在掩膜分支中引入特征融合模块，该模块结合边缘检测分支中的形状和位置特征；根据钢筋实例分割结果，计算钢筋的实际直径以及相邻钢筋之间的距离，并根据设计标准进行评估。克服现有只适用于单层钢筋网片、计算效率低等问题。

本发明授权一种基于深度视觉的预制梁钢筋骨架质量检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度视觉的预制梁钢筋骨架质量检测方法，其特征在于，包括： S1.基于双目结构光相机获取钢筋骨架的深度图和RGB图； S2.采集钢筋骨架图片数据，对原始数据进行裁剪、去噪等预处理操作后完成数据标注；并将标注后的数据集切分为训练集、验证集和测试集； S3.模型构建，具体步骤如下： 采用ResNet-FPN作为MaskR-CNN的主干网络，用于提取图像的多尺度特征； 基于ResNet-FPN构建边缘检测模型； 将边缘检测模型除主干网络的其余部分作为边缘检测分支，直接集成至原始MaskR-CNN模型中，避免重复的特征提取计算； 在掩膜分支中引入特征融合模块，该模块结合边缘检测分支中的形状和位置特征； S4.钢筋骨架质量检测，具体步骤如下： 通过改进MaskR-CNN模型的掩膜分支，结合边缘检测分支提供的形状和位置特征，利用特征融合模块进行掩膜预测，生成每个钢筋实例的掩膜，将钢筋从背景和其他干扰元素中分离出来； 根据钢筋实例分割结果，计算钢筋的实际直径以及相邻钢筋之间的距离，并根据设计标准进行评估。

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中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司;广东省公路建设有限公司;广东湾区交通建设投资有限公司;广州公路工程集团有限公司，其通讯地址为：100120 北京市西城区黄寺大街甲23号北广大厦918；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”。

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