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龙图腾网获悉上海帮图信息科技有限公司申请的专利一种施工图纸中桩的检测方法和装置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：CN120876485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511395399.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种施工图纸中桩的检测方法和装置是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种施工图纸中桩的检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种施工图纸中桩的检测方法和装置，尤其涉及计算机技术领域，包括：获取包括桩构件的施工图纸；利用滑动窗口对施工图纸进行重叠切片，得到多张切片图像；将多张切片图像中每张切片图像分别输入到训练后的桩位置检测模型中进行桩位置识别，得到每张切片图像中桩位置检测结果；其中，训练后的桩位置检测模型是基于半监督训练集对改进后的YOLOv8模型进行半监督训练得到的；将所有切片图像的桩位置检测结果进行合并去重，以得到施工图纸中所有桩构件的位置；确定施工图纸中所有桩原位批注，并根据施工图纸中所有桩构件的位置，将所有桩原位批注中每个桩原位批注赋值给对应的桩构件，从而其不仅能够提高检测效率，还能够提高检测准确性。

本发明授权一种施工图纸中桩的检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种施工图纸中桩的检测方法，其特征在于，包括： 获取包括桩构件的施工图纸； 利用滑动窗口对所述施工图纸进行重叠切片，得到多张切片图像； 将所述多张切片图像中每张切片图像分别输入到训练后的桩位置检测模型中进行桩位置识别，得到所述每张切片图像中桩位置检测结果；其中，所述训练后的桩位置检测模型是基于半监督训练集对改进后的YOLOv8模型进行半监督训练得到的； 将所有切片图像的桩位置检测结果进行合并去重，以得到所述施工图纸中所有桩构件的位置； 确定所述施工图纸中所有桩原位批注，并根据所述施工图纸中所有桩构件的位置，将所述所有桩原位批注中每个桩原位批注赋值给对应的桩构件； 所述桩位置检测结果包括所述每张切片图像中桩构件的最小包围盒的位置坐标；所述将所有切片图像的桩位置检测结果进行合并去重，以得到所述施工图纸中所有桩构件的位置，包括： 将所有切片图像的桩位置检测结果进行合并去重，以得到所述施工图纸中所有目标最小包围盒的位置坐标； 确定所述施工图纸中所有目标图元的中心坐标，并将所述中心坐标处于所述目标最小包围盒内的目标图元作为候选图元；其中，所述目标图元包括线段图元、多断线图元、圆弧图元和填充图元中的至少一种图元； 遍历所有所述候选图元，根据几何关系寻找其中的矩形、圆形和十字相交线，并将所述矩形的中心、所述圆形的圆心和所述十字相交线的交点近似重合的确定为用于组成桩构件的一组图元。

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