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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海智能交通有限公司申請的專利一種圖像特征點(diǎn)提取方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114140623B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111503824.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/44；該發(fā)明授權(quán)一種圖像特征點(diǎn)提取方法及系統(tǒng)是由汪志濤;胡健萌;盧勇;唐德軍;唐崇偉;謝勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種圖像特征點(diǎn)提取方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種圖像特征點(diǎn)提取方法及系統(tǒng)，先構(gòu)建初始特征點(diǎn)提取模型，初始特征點(diǎn)提取模型包括特征提取模塊，特征提取模塊包括多尺度卷積層和可變形卷積層。利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對初始特征點(diǎn)提取模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后特征點(diǎn)提取模型。將待處理圖像輸入訓(xùn)練后特征點(diǎn)提取模型，即可提取待處理圖像的特征點(diǎn)。本發(fā)明通過在特征點(diǎn)提取模型中引入多尺度卷積層和可變形卷積層，能夠融合多尺度的圖像特征信息，并能夠更好的描述圖像局部特征，解決缺乏多尺度信息的融合且會破壞局部紋理的完整性的問題，從而實(shí)現(xiàn)精確而魯棒的特征點(diǎn)提取，對圖像特征提取的研究與實(shí)際應(yīng)用具有重要的理論和實(shí)踐價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種圖像特征點(diǎn)提取方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像特征點(diǎn)提取方法，其特征在于，所述提取方法包括： 構(gòu)建初始特征點(diǎn)提取模型；所述初始特征點(diǎn)提取模型包括特征提取模塊；所述特征提取模塊包括多尺度卷積層和可變形卷積層； 利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對所述初始特征點(diǎn)提取模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后特征點(diǎn)提取模型；所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多張訓(xùn)練用圖像； 將待處理圖像輸入所述訓(xùn)練后特征點(diǎn)提取模型，提取所述待處理圖像的特征點(diǎn)； 所述初始特征點(diǎn)提取模型還包括特征點(diǎn)檢測模塊和描述子提取模塊；所述特征點(diǎn)檢測模塊和所述描述子提取模塊均與所述特征提取模塊相連接；所述特征提取模塊用于提取輸入圖像的特征；所述特征點(diǎn)檢測模塊用于基于所述特征確定所述輸入圖像中每一像素點(diǎn)為特征點(diǎn)的概率；所述描述子提取模塊用于基于所述特征確定所述輸入圖像中每一像素點(diǎn)的特征描述符； 所述特征點(diǎn)檢測模塊包括特征點(diǎn)重復(fù)度子模塊和特征點(diǎn)置信度子模塊；所述特征點(diǎn)重復(fù)度子模塊用于基于所述特征計(jì)算所述輸入圖像中每一像素點(diǎn)對應(yīng)的局部特征區(qū)域在圖像范圍內(nèi)的重復(fù)程度；所述特征點(diǎn)置信度子模塊用于基于所述特征計(jì)算所述輸入圖像中每一像素點(diǎn)為特征點(diǎn)的置信度；所述每一像素點(diǎn)為特征點(diǎn)的概率即為所述像素點(diǎn)對應(yīng)的局部特征區(qū)域在圖像范圍內(nèi)的重復(fù)程度和所述像素點(diǎn)為特征點(diǎn)的置信度的乘積； 所述特征提取模塊還包括第一卷積層、第二卷積層和第三卷積層；所述第一卷積層、所述第二卷積層、所述第三卷積層、所述多尺度卷積層和所述可變形卷積層順序連接； 所述特征點(diǎn)重復(fù)度子模塊包括依次連接的第四卷積層和第一L2正則化層； 所述特征點(diǎn)置信度子模塊包括依次連接的第五卷積層和第二L2正則化層； 所述描述子提取模塊包括第三L2正則化層。

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