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龙图腾网获悉浙江飞航智能科技有限公司申请的专利关键点识别方法及相关设备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：CN121392307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511949455.2，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权关键点识别方法及相关设备是由崔文峰;王金昌;赵鹏赫;钱铭;何再兴设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键点识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种关键点识别方法及相关设备，涉及数据处理技术领域，包括：响应于关键点识别指令，获取待检测图像，使用预设深度学习模型对所述待检测图像进行处理，得到初始关键点识别结果，基于先验知识和关键部位拓扑融合策略，推理修正所述初始关键点识别结果，得到目标关键点识别结果。本申请基于OBB旋转边界框回归功能构建深度学习模型，该深度学习模型可以基于多尺度融合特征和多语义层次融合特征得到更准确的初始关键点识别结果，在此基础上，结合先验知识和关键部位拓扑融合策略，对初始关键点识别结果进行推理修正，得到更准确的目标关键点识别结果。

本发明授权关键点识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种关键点识别方法，其特征在于，所述关键点识别方法包括： 响应于关键点识别指令，获取待检测图像； 使用预设深度学习模型对所述待检测图像进行处理，得到初始关键点识别结果，所述预设深度学习模型是基于OBB旋转边界框回归功能构建的，所述预设深度学习模型包括旋转边界框目标检测和关键点识别网络结构、输出层结构，所述旋转边界框目标检测与关键点识别网络还包括SPPF模块和PAN结构，所述SPPF用于生成并融合不同尺度特征，所述PAN结构用于融合不同语义层次的特征，所述输出层结构包括检测头模块和关键点回归模块，所述检测头模块是基于anchorbased方法构建的，所述anchorbased方法用于预先构建初始检测框； 基于先验知识和关键部位拓扑融合策略，推理修正所述初始关键点识别结果，得到目标关键点识别结果； 所述基于先验知识和关键部位拓扑融合策略，推理修正所述初始关键点识别结果，得到目标关键点识别结果的步骤，还包括： 基于先验知识中飞机关键部位在机体物理坐标系下的坐标，构建物理空间拓扑关系，并基于初始关键点识别结果，构建图像上像素坐标的拓扑关系； 基于关键部位拓扑融合策略、所述物理空间拓扑关系和所述图像上像素坐标的拓扑关系，推理修正所述初始关键点识别结果，得到目标关键点识别结果。

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