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龙图腾网获悉保利长大工程有限公司;重庆交通大学申请的专利公路工程预制梁混凝土外观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：CN115565027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211121847.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权公路工程预制梁混凝土外观质量评价方法是由罗晖;罗平生;荣国城;何涛;乔连波;张天波;董自前;尤金苗;裴鑫时;王靖夫;赵川江设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本公路工程预制梁混凝土外观质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种公路工程预制梁混凝土外观质量评价方法，通过机器视觉采集预制梁混凝土的图像，通过MATLAB软件进行预处理后进行神经网络的训练，然后识别相应的孔洞，根据孔洞的面积与图像面积的占比构建评分模型，从而能够得到准确的评分结果，通过机器视觉获取预制梁的外观图像信息，然后基于图像信息进行外观评分，从而对预制梁的外观质量评价进行良好，从而确保最终评估的准确性，有效避免传统技术中主观因素的影响，确保公路工程的最终质量。

本发明授权公路工程预制梁混凝土外观质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种公路工程预制梁混凝土外观质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.采集目标预制梁混凝土的图像信息； S2.将混凝土的图像信息中输入至MATLAB软件中进行预处理； S3.将预处理后的图像采用round函数求图像的长和宽能被10整除的最大整数； S4.采用imresize函数将图像长宽调整为求出的最大整数m和n，其中，m表示能被10整除的最大整数长度，n为能被10整除的最大整数宽度； S5.将通过步骤S3处理后的图像均分为100份，每一份的图像尺寸为然后再采用imresize函数对均分后的每一份图像的大小调整为360*360； S6.采用ImageLabeler工具对步骤S5处理后的100份图像进行空洞标注，并将标注后的图像作为训练集； S7.将训练集的图像输入至神经网络中； 采用trainFasterRCNNObjectDetector函数调用训练集，对神经网络进行训练； S8.采用训练好的神经网络对每一张经过步骤S3处理后的图像信息进行孔洞识别，并使用insertShape函数对识别的孔洞位置进行标注，并确定出孔洞在对应图像中的面积占比； S9.构建外观质量评分模型W： 其中，k为孔洞面积占比。

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保利长大工程有限公司;重庆交通大学，其通讯地址为：510620 广东省广州市天河区广州大道942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”。

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