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龙图腾网恭喜北京华力兴科技发展有限责任公司申请的专利一种智能判断堆垛板材原木缝隙数量的方法及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：CN114092390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111130862.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种智能判断堆垛板材原木缝隙数量的方法及系统是由赵杰;任旭;范立军;单旻;阮萍设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能判断堆垛板材原木缝隙数量的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能诊断堆垛板材原木缝隙数量的方法及系统，所述方法包括以下步骤：在扫描图像上将缝隙、垫木、木材堆垛都按照直线进行标注；依照CenterNet网络模型中高斯热力图的生成方式，针对不同物体的特性相应地调整热力图的生成参数，将标注图像生成热力图Heatmap；采用Unet或改进的Linknet34，UnetPLus，UnetPlusPlus，DeepLabV3卷积神经网络模型，以热力图为目标，原始图像为输入进行训练，得到识别的热力图。本发明通过计算机深度学习的方法得到木材的根数、垛数和垫木层数信息，提高了数量计算的准确度，大大提高了计量效率，节省了工作人员的工作量。

本发明授权一种智能判断堆垛板材原木缝隙数量的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能判断堆垛板材原木缝隙数量的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在扫描图像上将缝隙、垫木、木材堆垛都按照直线进行标注；S2、依照CenterNet网络模型中高斯热力图的生成方式，针对不同物体的特性相应地调整热力图的生成参数，将标注图像生成热力图Heatmap；S3、生成Heatmap热力图后，采用Unet或改进的Linknet34，UnetPLus，UnetPlusPlus，DeepLabV3卷积神经网络模型，以热力图为目标，原始图像为输入进行训练，得到识别的热力图；所述S3步骤的所述得到识别的热力图后还包括后处理，所述后处理包括以下步骤：S41、对分垛线的热力图在垂直方向上进行投影，找出垛线位置；S42、以垛线、边界线作为区域划分标准，对区域内的水平缝隙线进行取样，将这些取样的直线在水平方向上投影，计算缝隙的数量；S43、每垛取5个的样，按照S42步骤反复计算，最后按照取算数平均，或去除最高最低后取算数平均，或者取Top50%，Top80%数量的算数平均算法得到最后缝隙的数量。

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