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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于图像语义分割的混凝土坍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：CN116862883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310860689.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图像语义分割的混凝土坍落度检测方法是由宋霄罡;袁浩宇;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。

本基于图像语义分割的混凝土坍落度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义分割的混凝土坍落度检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，图像预处理与数据集构建；步骤2，构建基于多尺度通道注意力特征的语义分割模块；步骤3，图像后处理与结果输出；采用本发明，能够克服现有混凝土坍落度检测方法依赖于人工操作和主观判断等误差引入问题，输出的坍落度检测结果更加精准，丰富了计算机视觉及人工智能技术的方法体系，为提升混凝土坍落度检测精度提供了一种选择。

本发明授权基于图像语义分割的混凝土坍落度检测方法在权利要求书中公布了：1.基于图像语义分割的混凝土坍落度检测方法，其特征在于，具体按以下步骤实施： 步骤1，图像预处理与数据集构建； 步骤2，构建基于多尺度通道注意力特征的语义分割模块； 步骤3，图像后处理与结果输出； 所述步骤2具体按以下步骤实施： 步骤2.1，构建编码器子模块，由卷积层和下采样层组成，包含原始特征提取单元和多尺度特征提取单元； 步骤2.2，构建解码器子模块，由通道注意力层与上采样层组成，用于逐步恢复特征图的分辨率； 步骤2.3，设置训练超参，进行网络的训练与测试； 所述步骤2.1中构建编码器子模块具体按以下步骤实施： 步骤2.1.1，构建初始特征提取单元，包含一个步长为2的3×3卷积和两个步长为1的3×3卷积，实现初始特征的提取； 步骤2.1.2，构建多尺度特征提取模块，卷积均为标准卷积和空洞卷积； 所述步骤2.1.2中构建多尺度特征提取模块具体按以下步骤实施： 步骤2.1.2.1，输入特征首先经过一个3×3标准卷积进行特征提取并将通道数调整为一半； 步骤2.1.2.2，经过三个感受野不同的特征提取分支，提取三个分支的多尺度特征； 步骤2.1.2.3，将三个分支的多尺度特征进行相加融合，并使用一个1×1卷积来恢复通道数； 步骤2.1.2.4，使用通道混洗进行各个通道间的信息交互，并在混洗前引入了特征提取分支之前的残差连； 所述步骤2.1.2.2具体按以下步骤实施： 步骤2.1.2.2.1，第一个分支为3×3标准卷积，其感受野为3×3，用于提取局部信息； 步骤2.1.2.2.2，第二个分支为空洞率为d的3×3空洞卷积，其感受野为； 步骤2.1.2.2.3，第三个分支为空洞率为d+1的3×3空洞卷积，其感受野为； 所述步骤3图像后处理与结果输出具体按以下步骤实施： 步骤3.1，将拍摄的坍落度实验前后对比图像送入步骤2构建完成的基于多尺度特征提取的语义分割方法模块中，输出预测的分割图像、； 步骤3.2，对步骤3.1得到的分割图像、进行后处理，进行区域连通以及噪点处理，确保实现坍落度桶的分割、实现混凝土的分割； 步骤3.3，对步骤3.2输出的后处理图像、进行查找，找到中类别为坍落度桶的所有像素中y轴坐标值的最高点和最低点，找到中类别为混凝土的所有像素中y轴坐标值的最低点，计算和在y轴坐标值上的绝对差值，根据坍落度桶的实际高度，计算出图像尺寸和实际尺寸的比值K，再计算和在y轴坐标值上的绝对差值，根据K计算出塌落度的实际高度； 步骤3.4，根据坍落度分级计算混凝土分类结果，其中坍落度在10~40mm内为低塑性混凝土；坍落度在50~90mm内为塑性混凝土；坍落度在100~150mm内为流动性混凝土；坍落度大于160mm的为大流动性混凝土； 步骤3.5，输出、、坍落度与混凝土分类结果。

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