買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉深圳市睿達科技有限公司申請的專利一種自定義權重的機器視覺匹配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120182643B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510638193.1，技術領域涉及：G06V10/75；該發明授權一種自定義權重的機器視覺匹配方法是由陳遼林;肖成柱設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自定義權重的機器視覺匹配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自定義權重的機器視覺匹配方法，方法包括：獲取模板圖像并進行邊緣提取，確定特征點集合；根據框選范圍框對特征點集合中的特征點進行歸類；根據壓縮層級數n對模板圖像進行壓縮，得到模板壓縮圖像集合；基于模板圖像的二值權重掩模進行壓縮，確定每個壓縮層級的二值權重掩模，并對第i層壓縮層級的特征點集合中的特征點進行歸類；獲取搜索圖像；根據壓縮層級數n對搜索圖像進行壓縮，確定各個壓縮層級的搜索圖像集合；對第n?1層壓縮層級進行權重特征寬松匹配，從第n?2層開始逐層進行權重特征嚴格匹配，直到完成第0層的嚴格匹配，完成權重匹配。本發明通過增加感興趣特征權重，使模板感興趣特征與目標圖像匹配更加貼合。

本發明授權一種自定義權重的機器視覺匹配方法在權利要求書中公布了：1.一種自定義權重的機器視覺匹配方法，其特征在于，包括： 獲取模板圖像； 對所述模板圖像進行邊緣提取，確定特征點集合； 根據用戶輸入的框選范圍框對特征點集合中的特征點進行歸類，確定權重點集合和普通點集合； 根據用戶設置的壓縮層級數n對模板圖像進行壓縮，得到模板壓縮圖像集合； 基于模板圖像的二值權重掩模進行壓縮，確定每個壓縮層級的二值權重掩模；其中，所述每個壓縮層級包括第0層壓縮層級和至少一個第i層壓縮層級，0i≤n-1； 根據第i層壓縮層級的特征點集合和二值權重掩模進行分析，確定第i層壓縮層級的特征點集合； 獲取搜索圖像； 根據壓縮層級數n對所述搜索圖像進行壓縮，確定各個壓縮層級的搜索圖像集合； 根據第n-1層壓縮層級的特征點集合和搜索圖像集合進行權重特征寬松匹配，在第n-1層壓縮層級中，采用滑動窗口的形式，將第n-1層壓縮層級對應的模板圖像的權重點和普通點在第n-1層的搜索圖像Sn-1上以像素步長為1進行滑動，計算權重點i的權重得分oi和普通點j的權重得分pj；根據所述權重點i的權重得分oi和普通點j的權重得分pj計算當前滑動窗口的坐標位置（xn-1、yn-1）的坐標評分ssum；根據用戶輸入的評分閾值t3計算評分削減閾值t2；將坐標評分ssum大于評分削減閾值t2的坐標位置添加到第n-1層壓縮層級的匹配位置集合中，確定第n-1層壓縮層級的匹配位置集合； 從第n-2層開始逐層進行權重特征嚴格匹配，直到完成第0層的嚴格匹配，完成權重匹配； 所述根據用戶輸入的框選范圍框對特征點集合中的特征點進行歸類，確定權重點集合和普通點集合，包括： 獲取用戶輸入的框選范圍框； 將所述框選范圍框內的圖像區域確定為框選區域； 根據所述框選區域對特征點集合P中的特征點進行歸類，將所述框選區域內的邊緣特征點確定為權重點，將全部權重點歸類為權重點集合；將所述框選區域外的邊緣特征點確定為普通點，將全部普通點歸類為普通點集合； 所述基于模板圖像的二值權重掩模進行壓縮，確定每個壓縮層級的二值權重掩模，包括： 根據所述框選區域生成二值權重掩模，得到第0層壓縮層級的二值權重掩模； 對于第i層壓縮層級，將第i層壓縮層級的二值權重掩模的尺寸設置為第i-1層壓縮層級的二值權重掩模尺寸的一半，采用最近鄰插值的方法，通過第i-1層壓縮層級的二值權重掩模插值生成第i層壓縮層級的二值權重掩模；不斷循環壓縮插值的操作，直到完成第n-1層壓縮層級的二值權重掩模的生成； 將全部壓縮層級的二值權重掩模加入到二值權重掩模集合M中； 所述根據第i層壓縮層級的二值權重掩模對第i層壓縮層級的特征點集合中的特征點進行歸類，包括： 對第i層壓縮層級的特征點集合Pi和二值權重掩模Mi進行分析，依次遍歷特征點集合Pi中的特征點，當特征點的像素位置在二值權重掩模Mi中有效時，將所述特征點確定為權重點；反之，將所述特征點確定為普通點。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市睿達科技有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區招商街道沿山社區南海大道1057號科技大廈二期B棟202、203房；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。