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龍圖騰網恭喜北京航空航天大學杭州創新研究院申請的專利圖像標志點識別模型訓練方法和裝置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：CN114266948B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202111541593.9，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權圖像標志點識別模型訓練方法和裝置是由牛建偉;杜東峰;蔣亦然;李青鋒;宋廣瀛;許天民設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本圖像標志點識別模型訓練方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請提供一種圖像標志點識別模型訓練方法和裝置，通過獲取多張訓練圖像，而各張訓練圖像包含多個標記點，各標記點具有原始坐標。針對每張訓練圖像，基于高斯金字塔結構獲得該訓練圖像的多張不同分辨率的圖像塊，并獲得各圖像塊對應的特征圖。將各特征圖導入構建的多層神經網絡模型，基于各特征圖中的標記點的原始坐標以及模型輸出的坐標信息構建的損失函數對模型進行訓練，直至損失函數達到收斂時，得到基于多層神經網絡模型訓練得到的識別模型。本申請通過高斯金字塔結構可得到多張不同分辨率的圖像塊，使得模型可以學習到不同分辨率的圖像的特征信息，進而可以提高后續在應對不同分辨率的圖像識別的準確性。

本發明授權圖像標志點識別模型訓練方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種圖像標志點識別模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取多張訓練圖像，各所述訓練圖像包含多個標記點，各所述標記點具有原始坐標，各所述訓練圖像具有相同類型的標記點；針對每張訓練圖像，基于高斯金字塔結構獲得該訓練圖像的多張不同分辨率的圖像塊，并獲得各所述圖像塊對應的特征圖；將各所述特征圖導入構建的多層神經網絡模型，基于各所述特征圖中標記點的原始坐標以及模型輸出的坐標信息構建的損失函數對模型進行訓練，直至所述損失函數達到收斂時，得到基于所述多層神經網絡模型訓練得到的識別模型；所述針對每張訓練圖像，基于高斯金字塔結構獲得該訓練圖像的多張不同分辨率的圖像塊的步驟，包括：針對每張訓練圖像，基于高斯金字塔結構獲得該訓練圖像對應的不同分辨率、不同尺寸的多張處理圖像，各所述處理圖像包含多個標記點；針對各所述處理圖像，基于所述處理圖像中的標記點的位置信息以標記點為中心按預設統一尺寸進行裁剪，得到多張處理圖像處理后的多張不同分辨率的圖像塊，各所述圖像塊包含處于中心點位置的標記點。

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北京航空航天大學杭州創新研究院，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市濱江區長河街道創慧街18號；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”。