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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京天融信網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信軟件有限公司申請(qǐng)的專利圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119131368B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411588670.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由江軍;王煒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：向訓(xùn)練后的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型輸入目標(biāo)圖像，獲取圖像分類模型處理所述目標(biāo)圖像時(shí)的最后一個(gè)分類層的輸入向量和最后一個(gè)卷積層的輸出特征圖；計(jì)算輸入向量的最大分量對(duì)于輸出特征圖的每一通道中每一神經(jīng)元激活值的變化率度量，得到每一通道的變化率度量的均值；根據(jù)每一通道同一位置的神經(jīng)元激活值與每一通道的變化率度量的均值生成與所述目標(biāo)圖像像素分布相同的重構(gòu)圖像；根據(jù)重構(gòu)圖像所確定的位置集合作為所述目標(biāo)圖像的關(guān)鍵特征區(qū)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膶?shí)施方式提高了對(duì)輸入圖像關(guān)鍵特征區(qū)域的定位精度和檢測(cè)粒度。

本發(fā)明授權(quán)圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像關(guān)鍵特征區(qū)域檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括：向訓(xùn)練后的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類模型輸入目標(biāo)圖像，獲取所述圖像分類模型處理所述目標(biāo)圖像時(shí)的最后一個(gè)分類層的輸入向量和最后一個(gè)卷積層的輸出特征圖；計(jì)算所述輸入向量的最大分量對(duì)于所述輸出特征圖的每一通道中每一神經(jīng)元激活值的變化率度量，得到每一通道的變化率度量的均值；根據(jù)每一通道同一位置的神經(jīng)元激活值與所述每一通道的變化率度量的均值生成與所述目標(biāo)圖像像素分布相同的重構(gòu)圖像；確定所述重構(gòu)圖像中大于預(yù)設(shè)閾值的像素所構(gòu)成的像素集合所對(duì)應(yīng)的位置集合，以所述目標(biāo)圖像中所述位置集合作為所述目標(biāo)圖像的關(guān)鍵特征區(qū)域。

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