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龙图腾网获悉黑芝麻智能科技有限公司申请的专利图像关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN114926876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202210448849.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权图像关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由孙浩设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取待检测图像；根据待检测图像的离散帧类型或连续帧类型，对待检测图像进行对应的预处理，以生成对应类型的多通道图像；将多通道图像输入预先训练的包括并行设置的回归分支和帧间残差分支的关键点检测模型中；当待检测图像属于离散帧类型时，基于回归分支输出的回归预测值，确定待检测图像中的多个关键点的坐标；当待检测图像属于连续帧类型时，基于回归分支输出的回归预测值以及帧间残差分支输出的残差预测值，确定待检测图像中的多个关键点的坐标。本方法能够适用于离散帧和连续帧类型图像的关键点检测，并提升连续帧类型图像的关键点检测的稳定性。

本发明授权图像关键点检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图像关键点检测方法，所述方法包括：获取待检测图像；根据所述待检测图像的类型，对所述待检测图像进行对应的预处理，以生成对应类型的多通道图像；其中，所述类型包括离散帧类型或连续帧类型，并且其中，所述待检测图像为多色彩通道图像，所述离散帧类型的多通道图像包括所述多色彩通道图像以及与所述待检测图像相同分辨率的第一灰度图像，所述连续帧类型的多通道图像包括所述多色彩通道图像以及基于所述待检测图像和与所述待检测图像相邻的前一帧图像的灰度图像之差生成的灰度残差图像；将所述多通道图像输入预先训练的关键点检测模型中；其中，所述预先训练的关键点检测模型包括并行设置的回归分支和帧间残差分支；当所述待检测图像属于所述离散帧类型时，获取所述回归分支输出的回归预测值，基于所述回归预测值，确定所述待检测图像中的多个关键点的坐标；当所述待检测图像属于所述连续帧类型时，获取所述回归分支输出的回归预测值以及所述帧间残差分支输出的残差预测值，基于所述待检测图像的所述回归预测值、以及作为所述前一帧图像的回归预测值与所述待检测图像的所述残差预测值之和的推测回归值，确定所述待检测图像中的多个关键点的坐标。

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