[发明专利]基于回归模型的工业图像关键点检测方法、系统及平台在审
| 申请号： | 202310942633.3 | 申请日： | 2023-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN116777899A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 张俊峰;沈俊羽;杨培文;张小村 | 申请（专利权）人： | 常州超音速智能装备有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/40;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州容大知识产权代理事务所(普通合伙) 44326 | 代理人： | 刘新年 |
| 地址： | 213200 江苏省常州市金坛区金*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 回归 模型 工业 图像 关键 检测 方法 系统 平台 | ||
【主权项】：
暂无信息
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