申请/专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司

申请日：2023-09-22

公开（公告）日：2023-12-29

公开（公告）号：CN117315291A

主分类号：G06V10/46

分类号：G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开了一种旗帜关键点提取方法、系统及装置，属于图像内容审核技术领域，该方法的实现包括以下步骤：1、变形旗帜生成：收集各种旗帜图像，并进行清洗和筛选图像，针对每张清洗筛选后的图像，进行变形生成多张对应旗帜变形后的图像，并保留各自的变形参数；2、关键点检测与匹配：使用关键点检测与匹配方法对步骤1所述的旗帜原图与其对应的变形图像进行关键点检测与匹配，得到变形图与原图关键点对应匹配上的点坐标；3、匹配热力图生成和4、模型训练与优化。本发明能够得出旗帜显著且不随变形扭曲而改变的关键点，提高旗帜特征匹配的准确度，方便通过特征匹配识别旗帜。

主权项：1.一种旗帜关键点提取方法，其特征在于，该方法的实现包括以下步骤：1、变形旗帜生成：收集各种旗帜图像，并进行清洗和筛选图像，针对每张清洗筛选后的图像，进行变形生成多张对应旗帜变形后的图像，并保留各自的变形参数；2、关键点检测与匹配：使用关键点检测与匹配方法对步骤1所述的旗帜原图与其对应的变形图像进行关键点检测与匹配，得到变形图与原图关键点对应匹配上的点坐标；3、匹配热力图生成：首先初始化一张全0的mask图，尺寸与其对应的图像一致；然后参照步骤1所述的变形参数得到变形图中与原图关键点对应的点坐标，对照步骤2中的匹配关键点坐标结果，将匹配正确的关键点位置在mask图相同位置上赋值1；最后结合原图和变形图的匹配热力图，重新生成各个图像的匹配热力图；4、模型训练与优化：选择语义分割模型，模型输入为图像，期望输出是步骤3中生成的对应匹配热力图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东新一代信息产业技术研究院有限公司 一种旗帜关键点提取方法、系统及装置

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