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龙图腾网获悉河北比智智能科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点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：CN120726296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510874639.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点检测方法是由王同康;乔文涛;张隆;肖文程;马萌洋;张国文;邵俊文;史占宽设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点检测方法，包括以下步骤：获取施工现场图像并进行预处理，将待检测图像输入至改进目标检测模型，依次执行局部空间注意力计算、深度可分离卷积和通道注意力加权操作，以强化钢筋交叉点的细节特征表达；对自顶向下的第一特征路径和自底向上的第二特征路径进行动态权重融合，并在融合节点嵌入轻量化残差单元；采用分类分支和回归分支分别处理分类任务与回归任务，分类分支输出类别置信度，回归分支通过深度可分离卷积与概率分布预测层输出坐标定位；解码目标检测模型的输出数据，生成包含绑扎点位置及类别的检测结果。该方法可在提升检测钢筋绑扎点准确性的同时满足实时检测的需求。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的钢筋绑扎点检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取施工现场图像，对所述施工现场图像进行预处理，得到待检测图像； 将所述待检测图像输入至改进目标检测模型，通过以下协同改进结构进行绑扎点检测： 局部特征增强模块，依次执行局部空间注意力计算、采用多方向卷积核组的方向敏感深度可分离卷积和通道注意力加权操作，以强化钢筋交叉点的十字形几何特征表达；其中，所述方向敏感深度可分离卷积产生的多方向特征图与所述局部空间注意力计算输出的特征图进行通道拼接，并通过1×1卷积实现特征重组； 双向多尺度融合网络，对自顶向下的第一特征路径和自底向上的第二特征路径进行动态权重融合，并在融合节点嵌入轻量化残差单元；其中，所述第一特征路径对应高层语义特征，所述第二特征路径对应底层细节特征； 任务解耦检测模块，采用分类分支和回归分支分别处理分类任务与回归任务，其中，所述分类分支通过连续1×1卷积输出类别置信度，所述回归分支通过深度可分离卷积与概率分布预测层输出坐标定位； 解码所述目标检测模型的输出数据，生成包含绑扎点位置及类别的检测结果。

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