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龙图腾网恭喜中建海龙科技有限公司;安徽海龙建筑工业有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法和系统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：CN119992346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510468078.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法和系统是由丁桃;黄秀琴;肖慧;王琼;张宗军;赵宝军;傅佳琪;尹旭设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法和系统，包括：采集建筑工地不同时段的施工场景，构建模型训练集；根据模型训练集中每一训练图像和每一训练图像对应的构件类型标签，对预构建的构件识别模型进行训练；在训练过程中，构件识别模型每根据训练图像得到对应的预测输出时，基于该训练图像和预测输出间的非欧几何距离度量对损失函数和模型参数进行实时动态调整；达到结束条件时，获得训练完成的构件识别模型，以对待识别的构件图像进行检测，获得构件识别结果。其有益效果是，通过对损失函数和模型参数的动态优化，使得训练过程更快收敛的同时，保证构件识别模型的识别精度。

本发明授权一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的建筑装配式构件识别方法，其特征在于，包括： S11、通过预先部署的图像采集装置采集的建筑工地不同时段的施工场景，构建模型训练集； 所述模型训练集包括预设数量的训练图像，以及每一训练图像中装配式构件对应的构件类型标签； 每一所述训练图像均包括施工场景内的装配式构件； S12、根据模型训练集中每一训练图像和每一训练图像对应的构件类型标签，对预构建的构件识别模型进行训练； 在训练过程中，构件识别模型每根据训练图像得到对应的预测输出时，根据训练图像与预测输出，以及预先设置的交叉熵损失函数，获得对应的交叉熵损失值，基于该训练图像和预测输出间的非欧几何距离度量，以及预先设置的公式一，对对应的交叉熵损失值动态调整，获得对应的真实损失值； 以及根据所述真实损失值对模型参数进行动态调整； 达到结束条件时，获得训练完成的构件识别模型，以对待识别的构件图像进行检测，获得构件识别结果； 所述公式一为： ； 其中，L为真实损失值，Lcross为交叉熵损失值，λ为正则化系数，为第i个训练图像对应的非欧几何距离度量，yi为第i个训练图像的构件类别标签，xi为第i个训练图像，为构件识别模型对第i个训练图像的预测输出，n为输入构件识别模型的训练图像的数量，为噪声因子； 所述非欧几何距离度量的表达式为： ； 其中，fs•为训练图像经过构件识别模型提取的高维深度特征表示，为该训练图像所属构件类别的深度特征类中心，为该训练图像所属构件类别的深度特征类方差，为该训练图像在所属构件类别中的最近邻居，Gm为第m个高斯尺度核，M为尺度数量，为卷积操作，||•||F为弗罗贝尼乌斯范数，||•||2为L2范数，为第m个尺度的权重系数，和均为极小的正数。

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