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申请/专利权人：湖南建研信息技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI的图像识别混凝土试件防伪方法，涉及混凝土见证取样技术领域，包括S1、获得湿状的混凝土试件照片，即湿态照片；S2、获得凝固态的混凝土照片，即凝固态照片；S3、通过在YOLOv8模型中融合BiFPN，构建AI模型，并识别凝固态照片；S4、使用凝固态照片的标签和试件轮廓与湿态照片进行对齐得到一个形状相似性得分，此外结合使用双分支ViT网络结合关系网络生成一个深度学习相关的相似性得分；S5、结合两个得分结果，来判断试件调换情况。该基于AI的图像识别混凝土试件防伪方法，能够更好地理解图像内容，能在复杂的背景中准确地识别出目标试件的真伪，减少了混凝土试件造假的可能性。

主权项：1.一种基于AI的图像识别混凝土试件防伪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、取样时先在混凝土试件表面插入带二维码的标签，并拍摄照片，获得湿状的混凝土照片，即湿态照片；S2、养护结束后，建设方把试件送到检测机构，检测机构收到试件后拍摄试件照片，获得凝固态的混凝土照片，即凝固态照片；S3、通过在YOLOv8模型中融合BiFPN，构建AI模型，并使用AI模型识别凝固态照片，找出标签和试件的轮廓及相对位置信息；S4、基于数字图像处理匹配：将凝固态照片和湿态照片中的标签缩放至同一大小、调整两张照片的方向使标签标记点完全重合，再判断干、湿混凝土照片轮廓是否可以对齐；如果不能完全对齐，则可以认为是造假试件，判别任务结束；因湿态照片包含了模具边框厚度，湿态照片的轮廓边长要大于凝固态照片，判断是否对齐需要满足：对应的边是平行线且对应的边之间的间距相同或对角的四个交点位于同一直线且该直线通过图像中心点；若干、湿混凝土照片的轮廓可以对齐，则按照凝固态照片的轮廓大小对湿态混凝土照片轮廓进行裁剪，以去除湿态混凝土试照片中的模具边框厚度；基于深度学习处理相似度得分：采用双分支ViT结构对干、湿两种不同状态下的照片分别进行特征提取，可以提取的特征包括但不限于标签上面的二维码、标记点、标签镂空部分植入混凝土表面产生的随机图形和混凝土表面其它区域随机产生的凹凸点，凝固态照片和湿态照片各自通过独立的ViT分支处理，随后通过自注意力机制学习全局上下文依赖关系，从而生成各自的高级语义特征表示，然后使用多头交叉注意力模块，让模型能够聚焦于干湿态照片特征之间的相关部分，探索和推理两者在局部区域上的对应性和一致性，最后通过融入关系网络计算各个特征对之间的关系度量，生成一个综合的相似性得分；S5、结合凝固态照片和湿态照片的对齐结果，来判断试件调换情况，若两幅图像中的标签位置与角度以及试件的四角顶点均可以对齐，并且步骤S4中的两个相似性得分达到设定值，则认为试件为真实试件，否则认为试件被调换；此外，对于照片在拍摄的过程中出现干扰情况，采用深度学习的方式进行特征相似度的度量。

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