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龙图腾网获悉武汉大学;云南恒于科技有限公司申请的专利基于关键点预测的手绘图表识别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：CN115171135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210615119.4，技术领域涉及：G06V30/413；该发明授权基于关键点预测的手绘图表识别方法是由蔡波;方佳琪设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点预测的手绘图表识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及手绘图表识别技术领域，涉及一种基于关键点预测的手绘图表识别方法，其包括以下步骤：一、将图表中的每个图元检测为一对关键点，即共同确定该图元边界框的左上角点和右下角点；二、并行地最大十字角点池化MICP和累积十字角点池化CICP进行池化运算；三、将各自池化的特征图进行特征融合；四、对于连接两个图元的每个箭头，利用箭头方向预测网络来预测箭头的头关键点和尾关键点，并使用雪花角点池化SCP模块增强箭头关键点信息；这样，就完成整个图表结构的识别。本发明能较佳地进行手绘图表识别。

本发明授权基于关键点预测的手绘图表识别方法在权利要求书中公布了：1.基于关键点预测的手绘图表识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 一、将图表中的每个图元检测为一对关键点，即共同确定该图元边界框的左上角点和右下角点； 二、并行地最大十字角点池化MICP和累积十字角点池化CICP进行池化运算； 累积十字角点池化CICP中，为了确定图元的激活值是否为左上角点，CICP会沿水平向右查找目标的最上边界，并垂直向下查找目标的最左侧边界；设Ft和Fl为角点池化的输入特征图，和分别为Ft和Fl中位置i,j的响应；利用H×W特征图，CICP确定位置i,j的神经元激活值是否为左上角，通过平行累加在Ft中的i,j和i,H中水平分布的所有响应，以及垂直分布在Fl中的i,j和W,j中的和，作为Tij和Lij；最后，将它们相加生成特征图FCICP，其计算过程用以下公式表述： 右下角点的CICP池化计算方法与左上角点的计算过程是类似，即并行地累加垂直分布在0,j和i,j中的所有响应和水平分布在i,0和i,j中的所有响应，然后将池化后的结果相加； 三、将各自池化的特征图进行特征融合；参考残差网络ResNet的设计，首先采用两个并行的128通道的3×3Conv-BN-ReLU层替换残差模块中最初的3×3卷积模块；然后并行地使用MICP和CICP来对这两个特征图进行池化运算，其中一个用于垂直池化，另一个用于水平池化，然后将它们各自池化后的特征图相加得到FCICP和FMICP； 四、对于连接两个图元的每个箭头，利用箭头方向预测网络来预测箭头的头关键点和尾关键点，并使用雪花角点池化SCP模块增强箭头关键点信息；这样，就完成整个图表结构的识别； 雪花角点池化SCP模块中： 设F是SCP的特征图，Fij是F中位置i,j的响应；使用H×W特征图，被池化的特征图FSCP至SCP中位置i,j的神经元激活值响应通过以下公式表达： 箭头方向预测网络中，使用热力图、偏移量和语义嵌入来预测箭头的头部关键点和尾部关键点，具体如下： 设Pcij是预测热力图中c类在位置i,j处的概率，ycij是ground-truth热力图，热力图有C个通道；然后，通过FocalLoss损失函数来估算箭头关键点的类别损失： 其中N是图像中的对象数量，α是控制每个点的贡献的超参数； 通过预测偏移略微修正箭头关键点的位置，设x,y是图像中的位置，是其在热力图中的下采样位置，其中s是下采样因子；估算这两个位置之间箭头关键点k的偏差： 其中，预测偏差和ground-truth偏差通过Smooth-L1Loss损失函数进行计算： 确定哪对头关键点和后关键点属于同一箭头，使用的语义嵌入将相似度最大的两个关键点匹配在一起；设ehk为箭头k的头部关键点的语义嵌入，etk为尾部关键点的语义嵌入，且均为四维向量；使用pullloss训练网络对关键点进行匹配，并使用pushloss疏远那些不属于同一物体的关键点： 最终，将所有网络分支的损失函数进行线性组合作为整个模型最终的损失函数，这里具有相同任务性质的损失函数共享同一个组合系数： 这里和是针对箭头关键点预测任务的损失函数；而Ldet、Lpush、Lpull和Loff是针对角点关键点预测任务的损失函数；这里α、β、γ和λ是子损失函数的系数权重。

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