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！

龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动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：CN120070316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411989302.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动检测方法是由崔维久;曹光胜;刘文良;赵传凯;侯东帅;李宪之设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动检测方法，包括：采集绑扎钢筋的图像，并对采集的图像进行数据增强处理，对处理后的图像进行位置和尺寸标注，得到绑扎钢筋数据集；使用数据集对YOLOv8目标检测网络进行训练得到目标检测模型；将经预处理的需要检测的图像输入到目标检测模型中进行目标识别，得到图像中所有钢筋数量与位置信息；依据钢筋位置信息提取轮廓，并利用尺寸计算算法进行尺寸计算；将尺寸及钢筋数量与设计文件中注明的钢筋参数进行比对，判定指标误差是否符合验收标准。本发明自动化程度高，成本低，能够实现对多根钢筋同时测量，检测效率和精度显著提升。

本发明授权基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动检测方法在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉技术的隐蔽工程钢筋质量自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集不同带肋形状和尺寸的钢筋样本图像，并对采集的图像进行数据增强处理，对处理后的图像进行肋骨区域标注及钢筋中心区域位置、尺寸标注，得到绑扎钢筋数据集； 步骤2，使用步骤1所得的数据集对YOLOv8目标检测网络进行训练得到目标检测模型； 步骤3，将经预处理的需要检测的图像输入到步骤2所得的目标检测模型中进行目标识别，得到图像中所有钢筋数量与位置信息； 步骤4，依据步骤3所得的钢筋位置信息提取轮廓，并利用尺寸计算算法进行尺寸计算； 步骤5，将步骤4所得的尺寸及步骤3所得的钢筋数量与设计文件中注明的钢筋规格进行比对，判定指标误差是否符合验收标准； 所述步骤2中对YOLOv8目标检测网络进行训练时添加肋骨抑制损失函数，调整yolov8损失函数，降低肋骨区域对模型训练的影响； 所述YOLOv8目标检测网络损失函数为： 其中,为总损失，是权重图的值；为定位损失的权重，为分类损失的权重；为定位损失，为交叉熵损失；是预测的边框，是真实的边框；是预测的类别，是真实类别。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266011 山东省青岛市市北区抚顺路11号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。