摘要：国家知识产权局信息显示，兰州交通大学;甘肃路桥建设集团有限公司申请一项名为“一种基于YOLOv7的增强目标特征的多尺度钢筋绑扎点目标检测方法”的专利，公开号CN120411733A，申请日期为2025年06月。

金融界2025年8月5日消息，国家知识产权局信息显示，兰州交通大学;甘肃路桥建设集团有限公司申请一项名为“一种基于YOLOv7的增强目标特征的多尺度钢筋绑扎点目标检测方法”的专利，公开号CN120411733A，申请日期为2025年06月。

专利摘要显示，本发明提出了一种基于YOLOv7的增强目标特征的多尺度钢筋绑扎点目标检测方法，用于钢筋交叉点及绑扎状态的精准检测。该方法以YOLOv7为基础网络，引入RepViT轻量化主干网络，减少参数冗余和延迟问题。同时，用F‑GFPN特征融合网络替换了原网络，以提高钢筋网绑扎点特征信息之间的交互，从而提升网络的整体性能。引入A2‑NeT和ECA注意力机制，对钢筋网绑扎点特征信息进行二次统计和自适应分配，避免降维，增加信息交互，提高模型学习效率。最后，基于残差网络和部分卷积的思想，引入ResPConv卷积模块，在保留有效信息输出的同时，避免无效特征的交互，从而提高模型目标检测的准确率和速度。

来源：金融界