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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利一种用于螺栓检测的方法及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：CN117152096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311134532.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种用于螺栓检测的方法及装置是由赵晓东;刘子剑;唐心亮设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于螺栓检测的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于螺栓检测的神经网络、方法及装置，涉及图像处理技术领域；神经网络包括感兴趣区域池化层、位置回归模块、置信度计算模块、融合模块、分类预测模块、锚框生成层、第一卷积层连接、第二卷积层、分类特征变换层、激活函数、分类特征调整层、第三卷积层和建议框，还包括RESNET50‑C网络、特征金字塔、距离和焦点损失函数、放缩卷积层、旋转交并比计算模块和软非极大值抑制模块等；方法基于上述神经网络，将含有螺栓的图片输入该神经网络，获得检测结果；装置为计算机可读存储介质并存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述相应的步骤；其通过放缩卷积层和旋转交并比计算模块等，倾斜的螺栓目标检测正确率高。

本发明授权一种用于螺栓检测的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于螺栓检测的装置，包括依次连接的感兴趣区域池化层、位置回归模块、置信度计算模块和融合模块、连接在感兴趣区域池化层与置信度计算模块之间的分类预测模块、依次连接的锚框生成层、第一卷积层连接、第二卷积层、分类特征变换层、激活函数和分类特征调整层、第三卷积层和建议框，其特征在于：还包括RESNET50-C网络、特征金字塔、距离和焦点损失函数、放缩卷积层、旋转交并比计算模块和软非极大值抑制模块，RESNET50-C网络经特征金字塔与感兴趣区域池化层连接，特征金字塔与锚框生成层连接，分类特征调整层、放缩卷积层、旋转交并比计算模块、软非极大值抑制模块、建议框、距离和焦点损失函数和感兴趣区域池化层依次连接，第一卷积层经第三卷积层与放缩卷积层连接； 基于ResNet50网络改进后获得ResNet50-C网络，ResNet50网络由五个阶段组成，在第零阶段中，步长为2，通道数为64的7×7卷积层分解成三个步长分别为[32,32,64]，通道数分别为[1,2,1]的3×3卷积层；在第四阶段中，下采样模块中，将第一路径A中前两个卷积层的步长进行调换，在第二路径B中增加一个步长为2的2×2平均池化层，并将1×1卷积层的步长大小改为1，同化第一路径A和第二路径B的输出，将两个路径的输出相加作为下采样模块的整体输出； 放缩卷积层将生成的特征图先通过一个3×3的卷积层，然后进行权重补偿和角度赋予，权重补偿根据特征图内容和预标注的真实框对锚框大小进行调整，角度赋予根据预标注的真实框对锚框的旋转角度进行微调，优化旋转锚框； 含有螺栓的图片输入用于螺栓检测的装置，获得检测结果。

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