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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利关键点检测方法、装置及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：CN116824653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210910077.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权关键点检测方法、装置及存储介质是由李磊;马超凡;陈天宇设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键点检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种关键点检测方法、装置及存储介质，方法包括：获取待测图像；利用预设卷积网络模型对待测图像进行处理，得到待测图像中的多个关键点位置信息；其中，预设卷积网络模型是基于多个样本图像与分别对应的真实图像之间的关键点热图误差，结合每个卷积阶段中的弹性卷积模块进行训练得到的。由于本方案在预设卷积网络模型的训练过程中考虑了多个样本图像与分别对应的真实图像之间的关键点热图误差，并且利用弹性卷积模型对样本图像进行训练，减少了网络的参数量，进而提高了关键点检测的精度和效率。

本发明授权关键点检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种关键点检测方法，其特征在于，包括： 将获取的每个样本图像和对应的真实图像输入到初始卷积网络模型中，通过第一卷积阶段中的弹性卷积模块处理所述每个样本图像得到第一特征矩阵；所述真实图像是对所述每个样本图像标注得到多个真实关键点的图像； 根据获取的用户指令，结合第二卷积阶段中N个卷积分支各自包含的所述弹性卷积模块，对所述第一特征矩阵处理得到第二特征矩阵，并基于所述第二特征矩阵和多个样本图像计算所述每个样本图像对应的欧拉角度差；N为大于等于2的整数； 结合第三卷积阶段中N+1个卷积分支各自包含的所述弹性卷积模块，对所述第二特征矩阵处理得到第三特征矩阵，结合第四卷积阶段中N+2个卷积分支各自包含的所述弹性卷积模块，对所述第三特征矩阵处理得到第四特征矩阵； 通过所述第四特征矩阵融合得到预测关键点热图以确定多个训练关键点位置信息，并基于所述预测关键点热图、所述真实图像与所述欧拉角度差计算函数损失；基于所述函数损失对所述初始卷积网络模型进行训练，直至满足预定条件时停止得到预设卷积网络模型； 获取待测图像； 利用预设卷积网络模型对所述待测图像进行处理，得到所述待测图像中的多个关键点位置信息；其中， 所述预设卷积网络模型是基于多个样本图像与分别对应的真实图像之间的关键点热图误差，结合每个卷积阶段中的弹性卷积模块进行训练得到的。

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