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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型、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：CN119417837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510025846.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型、方法和系统是由达天行;李琳;蒋庆;种迅;朱新宇设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型、方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程装配式结构与计算机大模型技术领域，尤其是一种基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型、方法和系统。本发明提出的一种基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型构建方法，首先在YOLOv8n基础上进行模型框架改进，在浅层网络额外添加一条特征融合线路，以增加特征融合信息中小目标所占的比例。改进模型的颈部网络结构中，对主干网络提取的四层信息先分别进行卷积以调整特征图尺寸进行特征融合，融合后，信息分别由浅层到深层输出至四个尺寸分割头，进行目标分割。如此，采用实例分割方式对叠合板中组件进行检测，能够得到精确的目标轮廓，方便后续研究中得出目标面积、尺寸等信息，以满足工程实际应用，填补了适用于结构复杂的叠合板质量检测的图像识别方法的空白。

本发明授权基于改进YOLOv框架的叠合板质检模型、方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv框架的叠合板质检方法，其特征在于，首先获取叠合板质检模型；将拍摄的待检测叠合板图像输入叠合板质检模型，叠合板质检模型标注各类型预埋件和预埋孔洞；根据标注结果判断叠合板是否合格；叠合板质检模型标注各类型预埋件和预埋孔洞在叠合板上的像素位置；判断叠合板是否合格时，首先遍历类别标签，判断各类预埋件和预埋孔洞的数量是否正确；否，则判断叠合板不合格；是，则对比各标注对象的像素位置标注值与像素位置设计值的重合度是否均达到设定阈值；否，则判断叠合板不合格；是，则判断叠合板合格；标注对象即为各类预埋件和预埋孔洞；叠合板质检模型对YOLOv8n网络框架进行改进获得，改进方法为：将YOLOv8n网络的颈部网络替换为SOBI网络模块；SOBI网络模块包括第二卷积网络、第三卷积网络、第四卷积网络、第五卷积网络以及顺序连接的第一采样拼接模块、第二采样拼接模块、第三采样拼接模块、第一卷积拼接模块、第二卷积拼接模块和第三卷积拼接模块；第一采样拼接模块、第二采样拼接模块和第三采样拼接模块统称采样拼接模块，采样拼接模块由顺序连接的采样网络、拼接网络和C2f网络构成；第一卷积拼接模块、第二卷积拼接模块和第三卷积拼接模块统称卷积拼接模块，卷积拼接模块由顺序连接的卷积网络、拼接网络和C2f网络构成；第三采样拼接模块中的拼接网络、第一卷积拼接模块中的拼接网络、第二卷积拼接模块中的拼接网络和第三卷积拼接模块中的拼接网络均采用SDI模块；SDI模块包括：空间注意单元、通道注意力单元、采样单元、平滑卷积网络和通道拼接单元；SDI模块输入的多个数据均依次经过空间注意单元和通道注意力单元，以提取空间注意力特征和通道注意力特征；通道注意力单元输出的数据经过采样单元处理，使得采样单元输出的多个数据保持相同维度；采样单元输出的多个相同维度数据通过平滑卷积网络进行卷积处理后，再送入通道拼接单元进行维度拼接后作为SDI模块的输出数据。

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