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龙图腾网获悉陕西建设机械股份有限公司申请的专利一种塔机斜拉斜吊智能检测方法、终端、设备以及介质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：CN115760857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310030873.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种塔机斜拉斜吊智能检测方法、终端、设备以及介质是由刘帝芳;门新延;杨文静;王阳阳;樊治平设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种塔机斜拉斜吊智能检测方法、终端、设备以及介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种塔机斜拉斜吊智能检测方法、终端、设备以及介质，塔机斜拉斜吊智能检测方法包括：获取吊钩的实时图像，并利用预先构建并训练好的yolov5吊钩检测模型基于所述吊钩实时图像进行吊钩的识别，同时基于预先标定的吊钩初始位置计算吊钩的偏移距离以及斜拉角，进行吊钩斜拉判断。本发明以塔机吊钩为标志物，解决了摄像头安装位置以及倍率变化对检测精度影响的问题。本发明的塔机斜拉斜吊智能检测方法不需要额外增加标志物，更适用于塔机施工作业的工况。本发明的塔机斜拉斜吊智能检测方法能够适合不同工况下塔机斜拉斜吊的检测，检测精度高。

本发明授权一种塔机斜拉斜吊智能检测方法、终端、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种塔机斜拉斜吊智能检测方法，其特征在于，所述塔机斜拉斜吊智能检测方法包括： 获取吊钩的实时图像，并利用预先构建并训练好的yolov5吊钩检测模型基于所述吊钩实时图像进行吊钩的识别，同时基于预先标定的吊钩初始位置计算吊钩的偏移距离以及斜拉角，进行吊钩斜拉判断； 所述塔机斜拉斜吊智能检测方法包括以下步骤： 步骤一，通过采集吊钩的图像制备吊钩样本集，构建yolov5吊钩检测模型，并基于所述吊钩样本集训练所述yolov5吊钩检测模型； 步骤二，通过设置实际吊钩的长边尺寸、获取吊钩初始位置的图像、识别吊钩以及计算吊钩初始位置的偏移距离进行吊钩初始位置的标定； 步骤三，通过获取吊钩的实时图像、进行吊钩识别并计算当前视频倍率下吊钩实际尺寸与像素尺寸之间的比例、吊钩实时图像中位置偏移距离、吊钩当前位置与初始位置之间的距离、吊钩斜拉角进行吊钩斜拉判断； 所述yolov5吊钩检测模型包括： 主干特征提取网络，用于利用深度残差网络生成吊钩320*320*64、160*160*128、80*80*256、40*40*512、20*20*1024五个特征层； 多尺度特征融合结构，用于利用FPN+PAN对提取的网络特征进行融合，得到融合不同尺度的特征信息的有效特征层； 分类器与回归器，用于对得到的有效特征层进行一次卷积处理，得到三个有效特征层分别对应的YoloHead，采用CIOU_Loss作为boundingbox的损失函数，对图像进行目标识别，并对特征原始格点坐标进行回归； 所述步骤二中通过设置实际吊钩的长边尺寸、获取吊钩初始位置的图像、识别吊钩以及计算吊钩初始位置的偏移距离进行吊钩初始位置的标定包括： 首先，以吊钩作为标志物确定实际吊钩长边尺寸；当吊钩处于初始位置时，获取吊钩初始位置图像； 其次，利用训练好的yolov5吊钩检测模型识别所述吊钩初始位置图像中的吊钩并回归吊钩在图像中的位置，得到吊钩目标识别的矩形框顶点； 然后，根据识别的吊钩矩形框顶点，得到吊钩在初始位置时吊钩中心在图像中的像素坐标； 最后，根据吊钩目标识别的矩形框顶点以及实际吊钩长边尺寸，计算实际尺寸与像素尺寸之间的比例以及吊钩初始位置的中心与摄像设备中心的实际偏移： ； ； ； 其中，k0表示实际尺寸与像素尺寸之间的比例；a表示实际吊钩的长边尺寸；x10，y10、x20，y20表示吊钩目标识别的矩形框顶点；w、h表示吊钩初始位置图像Im0像素尺寸；Ox0，Oy0表示吊钩在初始位置时吊钩中心O在图像中的像素坐标；x0和y0表示吊钩初始位置的中心O与摄像头中心A的实际偏移。

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