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龙图腾网获悉四川京炜交通工程技术有限公司申请的专利基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位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：CN121600076B 。

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：202610125402.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位方法及系统是由李皓;刘志强;陈煌;钱敬之;李林峰;李熙熙设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位方法及系统，涉及护栏检测技术领域；本发明基于相机参数、物距与触发间隔计算图像物方覆盖区间及重叠区间，进行剪裁拼接得到拼接护栏图像；将拼接图像输入螺栓检测网络，该网络通过特征融合节点将自监督预训练视觉变换器提取的全局及多尺度语义特征，自适应注入一阶段目标检测子网络，以检测螺栓目标及疑似缺失位置；基于螺栓设计间距与排布关系进行上下文推理，确认缺失螺栓；结合位姿数据计算缺失位置的道路里程与空间坐标，并进行严重度分级与预警；本发明实现了高效去重、高精度小目标检测与精确定位，显著提升了护栏螺栓缺失检测的自动化水平与可靠性。

本发明授权基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉变换与推理的护栏螺栓缺失检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：控制巡检车辆沿护栏行驶，通过设置于所述巡检车辆上的至少一个面向护栏的相机，按照预设的定距触发间隔采集护栏图像序列，并在每帧图像采集时同步记录所述巡检车辆的传感器位姿信息； 步骤S2：根据所述相机的内参、像元尺寸、相机到护栏的物距以及所述定距触发间隔，计算每帧护栏图像在护栏延伸方向上的物方覆盖区间以及相邻帧护栏图像之间的物方重叠区间；基于所述物方重叠区间，对相邻帧护栏图像进行剪裁，并沿护栏延伸方向拼接，得到拼接护栏图像； 步骤S3：将所述拼接护栏图像输入螺栓检测网络进行检测，获得包含螺栓目标及疑似缺失位置的检测结果；其中，所述螺栓检测网络包括自监督预训练视觉变换器特征提取子网络和单阶段检测主干网络，并在所述单阶段检测主干网络输入端及至少一个主干中间层中设置特征融合模块； 步骤S4：根据护栏螺栓沿护栏延伸方向的设计布置间距及在护栏截面上的预设位置关系，对所述检测结果进行上下文感知推理，识别并确认缺失螺栓位置，得到螺栓缺失检测结果； 步骤S5：根据所述螺栓缺失检测结果中各缺失螺栓位置在所述拼接护栏图像中的图像坐标，以及对应的所述传感器位姿信息，计算各缺失螺栓的道路里程和空间坐标；并根据缺失螺栓的数量和分布进行严重度分级，生成检测报告； 所述步骤S3中，所述视觉变换器特征提取子网络为采用自监督学习方法在大规模无标注图像数据集上预训练的视觉变换器模型；所述单阶段检测主干网络为基于卷积神经网络的单阶段目标检测网络； 所述特征融合模块被配置为执行双点特征注入操作，包括： 在所述单阶段检测主干网络的输入端，注入所述视觉变换器特征提取子网络提取的全局语义特征； 在所述单阶段检测主干网络的主干中间层，注入所述视觉变换器特征提取子网络提取的多尺度语义特征； 通过可学习的自适应权重机制对注入的语义特征与所述单阶段检测主干网络自身的特征进行融合； 通过解耦检测头输出螺栓的检测框、类别、置信度及疑似缺失位置； 所述步骤S1中，所述相机包括水平视角相机、俯视相机和仰视相机中的至少两种，分别获取不同视角的护栏图像序列； 所述步骤S2中，分别对各视角的护栏图像序列执行几何去重拼接，得到多个视角的拼接护栏图像； 所述步骤S3中，分别将各视角的拼接护栏图像输入所述螺栓检测网络进行检测，得到各视角的检测结果； 所述步骤S4还包括多视角结果融合：将各视角的检测结果映射到统一的护栏坐标系，当多个视角在同一物方位置均检测到螺栓时，提升该螺栓检测结果的置信度；当多个视角在同一预期螺栓位置均未检测到螺栓时，则确认该位置为缺失螺栓位置。

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