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龙图腾网获悉上海锡鼎智能科技有限公司申请的专利一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法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：CN115187896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210729388.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法是由郑德欣设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法在说明书摘要公布了：本发明揭示了一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法，包括如下方法：将相关实验考评视频进行标注推理时取出包含试剂瓶的图片；进行关键点回归模型训练，并根据损失函数进行关键点回归模型的迭代优化；将取出的包含试剂瓶的图片送入到关键点回归模型，获取试剂瓶口处两个关键点坐标x1，y1以及x2，y2；根据公式计算出试剂瓶倾斜角度。本发明先检测出试剂瓶，再通过定位试剂瓶瓶口两个关键点来进行倾斜角度的判断，具有利于标注、检测精度高等优点，可以更好的针对相关化学实验进行更加精确的考、教、评，同时结合轻量级骨干网络，能极大的降低算力成本。

本发明授权一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能实验考评的细口瓶倾斜角度检测方法，其特征在于，包括如下方法： 将实验考评视频进行标注推理时取出包含试剂瓶的图片； 进行关键点回归模型训练，并根据损失函数进行关键点回归模型的迭代优化； 将取出的包含试剂瓶的图片送入到关键点回归模型，获取试剂瓶口处两个关键点坐标x1，y1以及x2，y2； 根据公式计算出试剂瓶倾斜角度； 其中，所述进行关键点回归模型训练包括：根据正负样本索引取出正负样本分别做损失，并根据最终损失函数进行模型的迭代优化； 所述关键点回归模型训练的具体步骤为： 将包含试剂瓶的图片输入到所述关键点回归模型内，获取通道数为所需要的关键点数量的特征张量result1以及result2； 对result1进行激活函数处理后，第一通道的特征图作为第一个关键点的热图heatmap1，第二通道的特征图作为第二个关键点的热图heatmap2； 利用二维高斯核函数生成热图heatmap1’和热图heatmap2’作为标签label； 将热图heatmap1’和热图heatmap2’中值取大于0的区域为正样本，将热图heatmap1’和热图heatmap2’中值取等于0的区域为负样本， 同理，result2采取result1的处理方式进行； 所述最终损失函数为： Loss＝one_pos_loss+two_pos_loss+0.1×one_neg_loss+0.1×two_neg_loss； 其中，one_pos_loss为result1的正样本损失，one_neg_loss为result1的负样本损失，two_pos_loss为result2的正样本损失，two_neg_loss为result2的负样本损失。

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