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龙图腾网恭喜超音速人工智能科技股份有限公司申请的专利基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台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：CN116777899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202310942633.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台是由张俊峰;沈俊羽;杨培文;张小村设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台，本发明通过方法获取与工业图像关键点相对应的图像数据，并结合特征提取网络，实时生成与工业图像关键点相对应的特征图；通过卷积处理实时压缩所述特征图的特征信息，其中，所述卷积为1×1卷积；构建回归模型，并结合回归模型，实时生成与工业图像关键点相对应的检测数据，以及与所述方法相应的系统、平台以及存储介质；可以保留特征的全局空间信息，提高关键点预测的空间泛化性和稳定性。而且会可以实现关键点回归模型添加每个点的可见性功能。

本发明授权基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台在权利要求书中公布了：1.一种基于回归模型的工业图像关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取与工业图像关键点相对应的图像数据，并结合特征提取网络，实时生成与工业图像关键点相对应的特征图；通过卷积处理实时压缩所述特征图的特征信息；包括：卷积压缩所述特征图的特征信息，并生成与特征图相对应的具有通道数的特征图；归一化处理所述具有通道数的特征图，并激活Relu激活函数，以及展平处理所述特征图的特征；其中，所述卷积为1×1卷积；构建回归模型构建回归模型，并结合回归模型，实时生成与工业图像关键点相对应的检测数据；包括：实时获取与特征图相对应的关键点信息；并对所述关键点信息于全连接层的输出层数量加二处理；生成带有至少两个标志位数据的关键点，其中，一个标志位表示关键点存在，第二个表示不存在；对标志位的值进行softmax归一化处理，并生成与关键点相对应的索引。

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