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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于显著目标检测的混凝土塌落度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：CN116862884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310860774.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于显著目标检测的混凝土塌落度检测方法是由宋霄罡;闫星宇;黑新宏设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于显著目标检测的混凝土塌落度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于显著目标检测的混凝土塌落度检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，图像预处理；步骤2，基于深度学习的多尺度复用显著目标识别；步骤3，像素差值转换与结果分析输出；采用本发明，解决了现有检测方法依赖于人工操作和主观判断等问题，实现检测结果更加准确性和稳定性，节约人力资源，丰富了计算机视觉及人工智能技术领域的方法体系，支撑了显著目标检测领域的发展，为混凝土塌落度检测提供了一种选择。

本发明授权基于显著目标检测的混凝土塌落度检测方法在权利要求书中公布了：1.基于显著目标检测的混凝土塌落度检测方法，其特征在于，具体按以下步骤实施： 步骤1，图像预处理； 步骤2，基于深度学习的多尺度复用显著目标识别； 步骤3，像素差值转换与结果分析输出； 所述步骤2基于深度学习的多尺度复用显著目标识别具体按以下步骤实施： 步骤2.1，构建一个3×3标准卷积进行特征提取并将通道数调整为一半； 步骤2.2，构建以Resnet50作为主干网络的多尺度特征提取模块进行多尺度图像特征提取； 步骤2.3，构建交叉双向密集特征聚合模块对主干网络提取的特征进行全分辨率融合，提取语义更为丰富的多尺度特征； 步骤2.4，构建多分辨率语义互补模块，用于保留多个层次的多尺度特征相邻特征节点中的有用信息，逐级还原显著性目标的语义信息和空间信息； 步骤2.5，设置网络参数，进行网络训练与测试； 所述步骤3具体按以下步骤实施： 步骤3.1，测量塌落度桶实际高度，将拍摄的塌落度实验前和试验后图像分别送入经过步骤2训练完毕的多尺度复用显著目标识别模块中，输出经过处理的二值化图像、，其中灰度值为255的区域分别为对塌落度桶和对水泥的显著目标识别结果； 步骤3.2，对步骤3.1得到的塌落度实验前的二值化图像进行搜索，找到其中灰度值为255的区域的y轴坐标值的最高点和最低点，计算两点在y轴坐标值上的绝对差值，再根据塌落度桶的实际高度，计算出图像尺寸和实际尺寸的比值K； 步骤3.3，对步骤3.1得到的塌落度实验后的二值化图像进行搜索，找到其中灰度值为255的区域的y轴坐标值最小点，计算该点和P中灰度值为255的区域的y轴坐标值的最小点的绝对差值，再根据K计算出塌落度的实际高度T； 步骤3.4，根据塌落度分级计算混凝土分类结果，其中塌落度在10~40mm内为低塑性混凝土；塌落度在50~90mm内为塑性混凝土；塌落度在100~150mm内为流动性混凝土；塌落度大于160mm的为大流动性混凝土； 步骤3.5，输出P、、T与混凝土分类结果。

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