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龙图腾网获悉湖北省高创公路工程咨询监理有限公司申请的专利一种隧道锚杆数量数字化检测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：CN121437513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202512036688.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种隧道锚杆数量数字化检测方法及系统是由舒李;聂良涛;方明镜;杨博;陈福汉;祁葭苇;王栋扉设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隧道锚杆数量数字化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道隐蔽工程检测技术领域，尤其是一种隧道锚杆数量数字化检测方法及系统，所述方法包括如下步骤：通过图像采集设备，沿隧道中心线对隧道拱部进行图像采集以获得隧道锚杆全景图像；利用分块自适应图像增强算法进行图像预处理得到锚杆区域细节增强图像；对所述锚杆区域细节增强图像进行锚杆标注得到原始数据集，以构建模型数据集；针对隧道环境构建改进目标检测模型，结合所述模型数据集对所述改进目标检测模型进行训练优化获得锚杆数量检测模型；基于所述锚杆数量检测模型对隧道锚杆进行实时识别与统计，实现隧道锚杆数量的数字化检测。本发明显著提高锚杆检测效率与精度，为隧道锚杆数量检测提供完整的数字化解决方案。

本发明授权一种隧道锚杆数量数字化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隧道锚杆数量数字化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过图像采集设备，沿隧道中心线对隧道拱部进行图像采集以获得隧道锚杆全景图像； 利用分块自适应图像增强算法对所述隧道锚杆全景图像进行图像预处理得到锚杆区域细节增强图像； 对所述锚杆区域细节增强图像进行锚杆标注得到原始数据集，根据所述原始数据集构建模型数据集； 针对隧道环境构建改进目标检测模型，结合所述模型数据集对所述改进目标检测模型进行训练优化获得锚杆数量检测模型； 基于所述锚杆数量检测模型对隧道锚杆进行实时识别与统计，实现隧道锚杆数量的数字化检测； 所述通过图像采集设备，沿隧道中心线对隧道拱部进行图像采集以获得隧道锚杆全景图像，包括： 在隧道掌子面布设均匀白光或利用自然光补光作为图像采集光照条件； 将工业平板作为所述图像采集设备固定于所述隧道中心线，通过所述工业平板垂直拍摄所述隧道拱部； 在每个检测点位，所述工业平板自动对所述隧道拱部进行三帧连续图像采集，并筛选最优帧； 依据区段编号自动存储所述最优帧，以获得所述隧道锚杆全景图像； 所述利用分块自适应图像增强算法对所述隧道锚杆全景图像进行图像预处理得到锚杆区域细节增强图像，包括： 将所述隧道锚杆全景图像分割成多个大小相同的子块； 采用改进的高斯滤波方法对所述子块进行光照估计得到光照成分； 对所述子块进行局部直方图均衡处理以调整图像对比度，获得局部均衡图像； 结合所述光照成分和所述局部均衡图像，利用所述分块自适应图像增强算法估计所述子块的反射成分； 对所述反射成分进行高斯平滑处理引入平滑约束，以获得所述子块的增强结果； 将所述增强结果进行组合得到所述锚杆区域细节增强图像； 所述针对隧道环境构建改进目标检测模型，包括： 针对所述隧道环境的目标检测需求，对YOLOv11模型进行结构优化得到YOLOv11优化模型； 将所述YOLOv11优化模型作为所述改进目标检测模型； 所述对YOLOv11模型进行结构优化，包括： 在骨干网络中引入轻量化通道注意力模块，在颈部网络中引入加权双向特征金字塔网络结构，在检测头中增设小目标检测分支； 所述结合所述模型数据集对所述改进目标检测模型进行训练优化获得锚杆数量检测模型，包括： 结合几何先验约束损失项、亮度自适应样本加权策略、局部遮挡增强模块和分层损失自适应权重策略构建模型改进训练策略； 基于所述模型改进训练策略，结合所述模型数据集和所述改进目标检测模型获得所述锚杆数量检测模型； 所述模型改进训练策略，包括： 基于隧道锚杆分布规律引入所述几何先验约束损失项，结合原有检测损失项进行联合优化形成总损失函数； 所述几何先验约束损失项，满足如下关系： 其中，为几何先验约束损失项，为锚杆的总数量，为锚杆的索引变量，为行方向的约束权重，为列方向的约束权重，为检测框中心点坐标，为理想行列中心线坐标； 所述总损失函数，满足如下关系： 其中，为总损失函数，为原有检测损失项，为平衡系数，为几何先验约束损失项； 所述亮度自适应样本加权策略，包括计算所述模型数据集中每幅图像样本的平均亮度，并动态调整样本损失权重； 所述样本损失权重，满足如下关系： 其中，为样本损失权重，为亮度调节系数，为图像样本的平均亮度，为训练集中亮度最大值； 基于所述局部遮挡增强模块随机生成矩形遮挡掩膜，并将所述锚杆区域细节增强图像和所述矩形遮挡掩膜进行叠加以生成增强样本； 所述增强样本，满足如下关系： 其中，为增强样本，为锚杆区域细节增强图像，表示逐像素乘积运算，为矩形遮挡掩膜，为随机亮度背景填充图像； 对于所述小目标检测分支，设计所述分层损失自适应权重策略为不同尺度检测层分配损失权重； 所述损失权重，满足如下关系： 其中，为检测头的总损失，为特征图的步长，为第尺度检测层的损失权重，为第尺度检测层的原始损失值，为尺度集合的索引变量，为尺度集合中的第个步长值。

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