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龙图腾网获悉中铁建设集团有限公司申请的专利基于特征点检测的形变监测方法、装置、设备、介质及产品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：CN119599949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411543664.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于特征点检测的形变监测方法、装置、设备、介质及产品是由曾帅康;孙玉龙;钱增志;方宏伟;周大兴;康伟德;李胤;张捷;姜佳岐;罗锦钊;武佳琪;王一凡设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征点检测的形变监测方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供基于特征点检测的形变监测方法、装置、设备、介质及产品，方法包括：获取目标对象对应的待检测图像对，待检测图像对中包括第一图像和第二图像，第一图像和第二图像分别反映目标对象在不同时刻的状态；将第一图像和第二图像分别输入至已训练的特征点检测模型，获取特征点检测模型输出的第一特征点检测结果和第二特征点检测结果，第一特征点检测结果包括多个第一特征点第二特征点检测结果包括多个第二特征点；对第一特征点和第二特征点进行匹配，得到特征点对；基于特征点对的像素位置，确定目标对象在第一图像对应的时刻相对于第二图像对应的时刻的形变数据。本发明可以在保障形变监测准确性的基础上降低形变监测的成本。

本发明授权基于特征点检测的形变监测方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于特征点检测的形变监测方法，其特征在于，包括： 获取目标对象对应的待检测图像对，所述待检测图像对中包括第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像分别反映所述目标对象在不同时刻的状态； 将所述第一图像和所述第二图像分别输入至已训练的特征点检测模型，获取所述特征点检测模型输出的第一特征点检测结果和第二特征点检测结果，所述第一特征点检测结果包括多个第一特征点，所述第二特征点检测结果包括多个第二特征点； 对所述第一特征点和所述第二特征点进行匹配，得到特征点对； 基于所述特征点对的像素位置，确定所述目标对象在所述第一图像对应的时刻相对于所述第二图像对应的时刻的形变数据； 其中，所述特征点检测模型包括多尺度特征模块和融合模块，所述多尺度特征模块用于基于输入至所述特征点检测模型的目标图像构建特征金字塔，并基于所述特征金字塔的每一层特征图像输出对应的中间特征点，所述融合模块用于基于每一层所述特征图像对应的中间特征点，输出所述目标图像的特征点检测结果； 所述多尺度特征模块包括采样层和多个检测网络层，每个所述检测网络层包括一个特征提取模块以及一个特征点头部，所述特征提取模块用于提取该层对应分辨率的特征图像，所述特征点头部用于提取该层的所述特征图像进行特征点检测，输出该层的所述特征图像对应的所述中间特征点；所述将所述第一图像和所述第二图像分别输入至已训练的特征点检测模型，获取所述特征点检测模型输出的第一特征点检测结果和第二特征点检测结果，包括： 将所述第一图像和所述第二图像分别作为所述目标图像，将所述目标图像输入至所述采样层，对所述目标图像进行多次上采样和或下采样操作，得到多个尺度的待处理图像； 将每个所述待处理图像输入至对应的所述检测网络层中的所述特征提取模块中，通过所述特征提取模块对所述待处理图像进行特征提取，得到所述特征金字塔的每一层的所述特征图像； 将所述特征图像输入至对应的所述检测网络层中的所述特征点头部中，获取所述特征点头部输出的所述特征图像对应的所述中间特征点以及所述中间特征点的置信度； 将各个所述特征图像对应的所述中间特征点以及所述中间特征点的置信度输入至所述融合模块中，获取所述融合模块输出的所述目标图像的特征点检测结果； 将各个所述特征图像对应的所述中间特征点以及所述中间特征点的置信度输入至所述融合模块中，获取所述融合模块输出的所述目标图像的特征点检测结果，包括： 通过所述融合模块，执行如下操作： 将所述中间特征点映射至同一尺度下； 选择置信度最大的所述中间特征点作为待处理特征点，分别获取在所述待处理特征点的邻域中的所述中间特征点与所述待处理特征点的重叠度，所述重叠度反映所述中间特征点与所述待处理特征点的相似性； 将重叠度高于预设阈值的所述中间特征点删除； 在去除所述待处理特征点的所述中间特征点中选择置信度最大的所述中间特征点作为新的所述待处理特征点，重复执行所述分别获取在所述待处理特征点的邻域中的所述中间特征点与所述待处理特征点的重叠度的步骤，直至遍历所有的所述中间特征点； 将保留的所述中间特征点作为所述目标图像的特征点检测结果。

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