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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于神經網絡的關鍵點選擇方法及系統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：CN118587518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410603103.0，技術領域涉及：G06V10/771；該發明授權一種基于神經網絡的關鍵點選擇方法及系統是由朱尊杰;宣仲瑋;裘健鋆;溫洪發設計研發完成，并于2024-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的關鍵點選擇方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經網絡的特征點選擇方法及系統。本發明將圖像作為輸入，經過數據預處理之后，通過卷積神經網絡從圖像中提取特征圖，隨后使用全連接神經網絡從特征圖中提取得到特征點。本發明使用位姿以及正則相的約束來計算每張圖片上的特征點，由于引入了位姿的約束，能夠大大的提高特征點提取和位姿估計的相關性，能夠在選擇較少特征點的情況下，實現精準定位的目標，大大減小邊緣計算在執行SLAM程序時候的消耗。解決了如何選擇合適的地圖點，在不影響定位精度的情況下，減少特征點的數量的問題。

本發明授權一種基于神經網絡的關鍵點選擇方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的關鍵點選擇方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1基于特征提取網絡的特征提??； 使用卷積神經網絡作為特征提取網絡，從輸入圖像中提取特征圖；通過卷積神經網絡將輸入圖像的長寬壓縮到源分辨率的四分之一，通道數從原先的3個通道變成128個通道； 步驟2基于全連接神經網絡的特征點提?。?使用一個編碼器將特征圖進一步壓縮，將通道數壓縮到8個通道，由于輸入圖像的分辨率不一，再使用自適應池化層將特征圖壓縮到一個相同的大小32x32x4；隨后，將特征圖轉換一個4096維向量后，使用有3個隱藏層的全連接神經網絡預測每個圖像中的特征點；全連接神經網絡的輸出是一個200x3的向量，代表著200個特征點的坐標和置信度； 步驟3基于單應性變化變換的loss設計； 使用單應性變換，將通過fast方法獲取的特征點映射到另外一個空間中，然后再將變換后的特征點投影到原始圖像上，各個空間中提取到的特征點合起來作為特征點的真值；然后，通過計算相鄰兩張圖像中特征點對應的orb描述子，來計算相鄰兩張圖像之間的相對位姿；將計算得到的相對位姿和真值進行對比后計算出位姿的誤差；為了保證特征點的質量，為特征點選取網絡的loss添加了特征點位置、分數正則項來進一步約束特征點的生成；所述的特征點選取網絡由步驟1中的特征提取網絡與步驟2中的全連接神經網絡組成； 步驟4根據設計好的loss對特征點選取網絡進行訓練； 在網絡的訓練過程中，輸入圖像將先經過特征提取網絡，獲得特征圖，再通過全連接神經網絡提取特征點，獲得特征點后，結合特征圖計算描述子，然后然后使用PnP算法和相鄰幀計算圖像的位姿，與位姿的真實值計算loss監督網絡訓練。

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