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！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法、绑扎质量评价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：CN116311007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211093103.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法、绑扎质量评价方法是由宋双双;刘全;宋飞扬;张宏阳;胡志根;苏凯;黄亦凡设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法、绑扎质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法、绑扎质量评价方法，采用计算机视觉识别方法，提取钢筋网节点绑扎状态和几何特征；然后设计计算几何算法，分析钢筋节点空间关系，确定每个钢筋节点的相邻位置关系；再通过平面几何星型拓扑结构模型和优化算法，识别漏绑扎钢筋节点，计算合格绑扎率。本发明方法仅需要识别和计算钢筋网中钢筋节点的信息，省却了对钢筋段的处理，目标检测识别速度更快；采用的计算几何算法和星型拓扑结构模型，在分析钢筋节点空间位置关系和识别漏绑扎节点时，具有更高的准确率和运行速度。本发明大大提高了钢筋混凝土备仓施工验收效率，规范了验收工作流程，提高了土木建设工程领域的信息化和智能化。

本发明授权一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法、绑扎质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于节点空间分析的漏绑扎钢筋节点的识别方法，其特征在于，包括： S1：利用预先训练好的目标检测模型对待识别的工程施工现场钢筋网绑扎效果图进行识别，识别出包含的钢筋节点，并得到钢筋节点的坐标数据和节点绑扎状态； S2：根据绑扎要求，采用几何计算方法对步骤S1中得到的钢筋节点的坐标数据进行聚合计算，获得钢筋节点的空间位置关系； S3：根据钢筋节点的空间相邻位置关系，利用平面几何多层星型拓扑结构模型和优化算法，识别出漏绑扎钢筋节点； 其中，步骤S3包括： S3.1：首先确定第一层星型拓扑结构模型，将初始节点作为第一层星型拓扑结构模型的中央节点，令其在多层星型拓扑结构模型中的层标识δ=1，找出中央节点的相邻节点作为第一层星型拓扑结构模型的星节点，令其在多层星型拓扑结构模型中的层标识δ=2，其中，如果两节点的行号差绝对值和列号差绝对值之和为1，则这两个节点互为相邻节点，其中，初始节点为S2中计算得到的与钢筋网图像中心点的距离最小的钢筋节点； S3.2：以第一层星型拓扑结构模型中的所有星节点作为第二层拓扑结构模型的中央节点，找出中央节点的相邻节点，作为第二层星型拓扑结构模型的星节点，令其在多层星型拓扑结构模型中的层标识δ=3； S3.3：循环步骤S3.2，直至新增星型拓扑结构模型的星节点数量为零结束，得到平面几何多层星型拓扑结构模型； S3.4：如果层标识δ=1的钢筋节点为未绑扎状态，则验证层标识δ=2n的钢筋节点是否为绑扎状态，若为未绑扎状态，则标记为当前漏绑扎节点；如果层标识δ=1的钢筋节点为绑扎状态，则验证层标识δ=2n+1的钢筋节点是否为绑扎状态，将其中未绑扎状态的钢筋节点标记为当前漏绑扎节点，所有当前漏绑扎节点构成当前漏绑扎集合，n=1,2…； S3.5：依次找出当前漏绑扎集合中钢筋节点的相邻节点，将相邻节点全部为绑扎状态的钢筋节点移除当前漏绑扎标记，得到更新后的当前漏绑扎集合； S3.6：检查更新后的当前漏绑扎集合中的全部节点，如果存在两个节点有一个共同的相邻节点是未绑扎状态，且这两个节点均有且只有一个未绑扎相邻节点，则将这两个钢筋节点移除当前漏绑扎标记，并将共同未绑扎状态的相邻节点标记为当前漏绑扎状态，得到最终的漏绑扎钢筋节点，作为最优补漏绑扎方案。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299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。