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龙图腾网获悉中铁九局集团有限公司申请的专利一种钢筋自动绑扎的绑扎位置识别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：CN116524391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310263412.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种钢筋自动绑扎的绑扎位置识别方法及系统是由凤若成;王怀东;贾有权;马仲举;王露鸣;王启迪;曹继伟设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢筋自动绑扎的绑扎位置识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种钢筋自动绑扎的绑扎位置识别方法及系统，该方法包括：通过深度相机获取待绑扎区域的第一视频流，输入训练好的深度神经网络模型，输出第一视频流中的每一帧的所有钢筋交叉点的位置；通过聚类算法进行异常点剔除，并统计出所有钢筋交叉点的位置和数量；将每一个钢筋交叉点作为目标交叉点，执行绑扎过程前，使用随绑扎头高精度工业相机采集目标交叉点的第二视频流，输入训练好的深度神经网络模型，输出第二视频流中图像帧中的目标交叉点的精确位置和绑扎状态，对目标交叉点的执行位置进行实时微调；根据实时微调后的坐标，跳过已绑扎的目标交叉点，执行绑扎过程。本发明能提高绑扎点识别的精度。

本发明授权一种钢筋自动绑扎的绑扎位置识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于钢筋自动绑扎的绑扎位置的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过深度相机获取待绑扎区域的第一视频流； S2、将所述第一视频流输入训练好的深度神经网络模型，输出第一视频流中的每一帧的所有钢筋交叉点的位置； S3、将从第一视频流中的一个周期时段内的所有帧中获取的所有钢筋交叉点的位置，通过聚类算法进行异常点剔除，并统计出所有钢筋交叉点的位置和数量； S4、将每一个钢筋交叉点作为目标交叉点，执行绑扎过程前，使用随绑扎头同步移动的高精度工业相机采集目标交叉点的第二视频流； S5、将所述第二视频流输入训练好的深度神经网络模型，输出第二视频流中图像帧中的目标交叉点的精确位置及绑扎状态，所述绑扎状态包括已绑扎和未绑扎；根据所述精确位置对目标交叉点的执行位置进行实时微调； S6、根据实时微调后的目标交叉点的坐标，跳过绑扎状态为已绑扎的目标交叉点，执行绑扎过程； 训练好的深度神经网络模型为Res-YOLOv5深度神经网络模型，所述Res-YOLOv5深度神经网络模型包括： 输入端，包括：马赛克数据增强单元、自适应锚框计算单元和自适应图片缩放单元；用于数据集增强，以及标准化调整不同来源的训练图片中钢筋交叉点的像素尺寸； Backbone，包括：残差模块RBU、CSP、SPP和SE；用于Focus结构首先对输入图像进行切片操作，再进行多尺度的特征提取和特征变换，所述多尺度的特征包括语义特征与位置特征；其中残差模块RBU进行特征提取及变换时保留底层小尺度特征； Neck，包括：残差模块RBU、Upsample、Concat和CS；用于是将所提取的语义特征与位置特征进行融合，并将主干层与检测层进行特征融合； Prediction，用于输出预测结果；损失函数包括矩形框损失、置信度损失和分类损失。

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