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龙图腾网恭喜北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学申请的专利一种车身造型面3D关键点识别方法、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：CN119559405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510103791.9，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种车身造型面3D关键点识别方法、设备、介质及产品是由贾良跃;郝佳;孙治斌;张吉龙;王楠;牛红伟设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车身造型面3D关键点识别方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车身造型面3D关键点识别方法、设备、介质及产品，涉及车身外造型设计技术领域，该方法包括：从多个角度获取待测车身的图像作为待测图组；对待测图组进行灰度处理，得到待测灰度图组；将待测灰度图组输入到双阶段关键点识别模型中，得到待测车身多个关键点的3D坐标预测值。双阶段关键点识别模型是利用多个标注后的历史图组，对初始双阶段关键点识别模型进行训练后得到的。本申请通过构建初始双阶段关键点识别模型，能够在小数据样本的条件下提高车身造型面3D关键点识别的精度。

本发明授权一种车身造型面3D关键点识别方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种车身造型面3D关键点识别方法，其特征在于，包括：从多个角度获取待测车身的图像作为待测图组；对所述待测图组进行灰度处理，得到待测灰度图组；将所述待测灰度图组输入到双阶段关键点识别模型中，得到待测车身多个关键点的3D坐标预测值；所述双阶段关键点识别模型是利用多个标注后的历史图组，对初始双阶段关键点识别模型进行训练后得到的；所述初始双阶段关键点识别模型包括骨干网络、Transformer模型和多层感知机；所述骨干网络的输出端分别与所述Transformer模型的输入端和所述多层感知机的输入端连接；所述多层感知机的输入端还与所述Transformer模型的输出端连接；所述骨干网络为MobileNet网络；所述Transformer模型包括：依次连接的输入嵌入层、位置编码层、自注意力机制、编码器和解码器；所述多层感知机包括：依次连接的输入层、隐藏层和输出层；将所述待测灰度图组输入到双阶段关键点识别模型中，得到待测车身多个关键点的3D坐标预测值，包括：将所述待测灰度图组输入到所述骨干网络中，得到待测灰度图特征；将所述测灰度图特征输入到所述Transformer模型中，得到引导点分布热力图；从引导点分布热力图提取多个引导点的预测3D坐标；所述引导点与所述关键点一一对应；按照预设步长，以引导点为中心从待测灰度图特征中提取每个引导点对应的局部特征；将所有引导点对应的局部特征均输入到所述多层感知机中，得到每个引导点的3D坐标微调量；确定同一引导点的预测3D坐标与3D坐标微调量之和为对应关键点的3D坐标预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学长三角研究院(嘉兴);北京理工大学，其通讯地址为：314000 浙江省嘉兴市秀洲区油车港镇东方北路1940号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。