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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种钢筋直径识别方法、系统、电子设备及存储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：CN117011364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311104787.1，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种钢筋直径识别方法、系统、电子设备及存储介质是由汪德江;王浩宇;杜晓庆;朱炯亦设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢筋直径识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钢筋直径识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及钢筋直径识别技术领域，该方法包括：获取第一图像集和第二图像集；采用训练好的MaskR‑CNN网络模型，对每张图像进行分割，得到每张图像对应的钢筋实例分割结果；根据所述钢筋实例分割结果，通过视差计算每根钢筋的实际位置坐标；根据所述钢筋的实际位置坐标计算钢筋直径，并采用ConvNeXt深度学习算法修正所述钢筋直径。本发明能够准确识别目标范围内的全部钢筋直径。

本发明授权一种钢筋直径识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种钢筋直径识别方法，其特征在于，包括： 获取第一图像集和第二图像集；所述第一图像集中的图像为第一双目相机拍摄目标钢筋网得到的左目图像和右目图像；所述第二图像集中的图像为第二双目相机拍摄目标钢筋网得到的左目图像和右目图像；所述第二双目相机为第一双目相机绕光轴旋转90°后得到的双目相机；所述第一双目相机拍摄的图像中的竖向钢筋为所述第二双目相机拍摄的图像中的横向钢筋； 采用训练好的MaskR-CNN网络模型，对每张图像进行分割，得到每张图像对应的钢筋实例分割结果；所述钢筋实例分割结果包括多张子图、每张子图对应的钢筋数量、每根钢筋的目标检测框位置及每根钢筋所在区域的RGB色值； 根据所述钢筋实例分割结果，通过视差计算每根钢筋的实际位置坐标；所述实际位置坐标的计算公式为： ； ； 其中，所述实际位置坐标为x，y；P为双目系统基线长度，f为相机焦距，L为左目相机或者右目相机宽度，L1为钢筋在左目相机上的成像与左目相机边缘的距离，L2为钢筋在右目相机上的成像与右目相机边缘的距离，且L1和L2是根据钢筋的像素坐标确定的；所述双目系统为左目相机和右目相机组成的系统； 根据所述钢筋的实际位置坐标计算钢筋直径，并采用ConvNeXt深度学习算法修正所述钢筋直径； 根据所述钢筋的实际位置坐标计算钢筋直径，具体包括： 根据所述钢筋的实际位置坐标，计算物距；所述物距为钢筋与对应的双目相机之间的垂直距离； 根据物距、焦距以及像元尺寸，计算像素等效距离； 根据像素等效距离和图像中表征钢筋宽度的像素的个数，计算钢筋直径； 所述采用ConvNeXt深度学习算法修正所述钢筋直径，具体包括： 将图像与图像对应的钢筋实例分割结果进行叠加，得到叠加图； 将所述叠加图中的每根钢筋均分为若干段，得到每根钢筋对应的多张叠加子图； 将所述叠加子图输入到修正系数确定模型中，得到每张叠加子图对应的修正系数，并将每根钢筋对应的每张叠加子图的修正系数取平均，得到每根钢筋对应的修正系数；所述修正系数确定模型包括分类模型和修正系数计算模型；所述分类模型根据ConvNeXt深度学习算法确定的；所述分类模型用于输出每张叠加子图的分类结果以及每个分类结果对应的概率；所述修正系数计算模型用于将每个分类结果与对应的概率相乘，得到多个相乘结果，并将多个相乘结果相加后的结果确定叠加子图对应的修正系数； 将所述钢筋直径与对应的修正系数相乘，得到修正后的钢筋直径。

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