关键点检测方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种关键点检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述关键点检测方法，包括：获取原始图像；基于关键点检测算法从所述原始图像中确定至少一个关键点区域；针对每个关键点区域，基于深度学习模型提取关键点特征；采用预测神经网络层将所述关键点特征转换为预设数量的候选关键点位置信息；根据所述候选关键点位置信息确定最终关键点位置。通过将传统关键点检测算法与深度学习模型相结合，利用深度学习模型对复杂场景的强大适应能力与抗噪能力，通过对关键点进行初检与再预测，提高了关键点检测方法的准确性与鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，尤其涉及一种关键点检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

1、关键点检测是计算机视觉领域中的一项重要技术，该技术可以在图像或视频中自动检测出一些重要特征点，这些特征点可以应用于缺陷检测、图像匹配或目标跟踪等。

2、关键点包括角点、边缘点等。传统关键点检测技术一般采用sift算法、surf算法或各种角点检测算法来检测关键点。

3、然而，在实际应用场景中，具有各种各样的噪声，比如纹理中具有与关键点类似的点或微小封闭区域，而传统的关键点检测算法的抗噪声能力比较弱，导致检测算法的准确性和鲁棒性不足，从而使得检测结果不稳定。

技术实现思路

1、为了解决传统关键点检测算法抗噪声能力较弱，算法准确性与鲁棒性不足的问题，本申请提供一种关键点检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

2、第一方面，本申请提供一种关键点检测方法，包括：

3、获取原始图像；基于关键点检测算法从原始图像中确定至少一个关键点区域；针对每个关键点区域，基于深度学习模型提取关键本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种关键点检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的关键点检测方法，其特征在于，所述关键点为角点，基于关键点检测算法从原始图像中确定至少一个关键点区域，包括：

3.如权利要求2所述的关键点检测方法，其特征在于，所述基于角点检测算法从所述原始图像中确认出所述关键点区域，包括：

4.如权利要求1-3任一项所述的关键点检测方法，其特征在于，所述针对每个关键点区域，基于深度学习模型提取关键点特征，包括：

5.如权利要求4所述的关键点检测方法，其特征在于，所述改进的Vit-transformer模型，包括线性映射层及编码层，不包括多层感...

【技术特征摘要】

1.一种关键点检测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的关键点检测方法，其特征在于，所述关键点为角点，基于关键点检测算法从原始图像中确定至少一个关键点区域，包括：

3.如权利要求2所述的关键点检测方法，其特征在于，所述基于角点检测算法从所述原始图像中确认出所述关键点区域，包括：

4.如权利要求1-3任一项所述的关键点检测方法，其特征在于，所述针对每个关键点区域，基于深度学习模型提取关键点特征，包括：

5.如权利要求4所述的关键点检测方法，其特征在于，所述改进的vit-transformer模型，包括线性映射层及编码层，不包括多层感知机分类层mlp-head，所述针对每个关键点区域，基于改进的vit-transformer模型提取所述关键点特征，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：何必仕，
申请(专利权)人：慧眼奇智广州精密技术有限公司，
类型：发明
国别省市：