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龙图腾网获悉成都夕月科技服务有限公司;潍坊护理职业学院申请的专利一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取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：CN120747714B 。

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：202511252187.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取方法是由丁军;段慧媛;段广超;朱维忠设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与特征提取技术领域，具体公开了一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取方法，包括如下步骤：S1：通过可调谐激光源投射自适应标记至目标物体表面，并结合多波段滤波模块采集图像生成增强图像；S2：采用CNN分支构建提取局部纹理特征，采用Transformer分支构建提取全局空间关系特征，通过特征金字塔跨尺度融合局部纹理特征与全局空间关系特征，输出融合特征图；S3：对所述融合特征图执行栅格化处理并计算特征密度，基于所述特征密度动态调整特征点分布，使特征覆盖均匀；S4：通过分块级联提取候选特征并精确提取处理输出结构化特征参数，结合模型量化加速提升特征提取实时性；实现结构化特征参数的精准、高效提取。

本发明授权一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的结构化特征参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：通过可调谐激光源投射自适应标记至目标物体表面，并结合多波段滤波模块采集图像，生成增强图像； S2：对所述增强图像进行特征提取，采用CNN分支构建提取局部纹理特征，采用Transformer分支构建提取全局空间关系特征，通过特征金字塔跨尺度融合局部纹理特征与全局空间关系特征，输出融合特征图； S3：对所述融合特征图执行栅格化处理并计算特征密度，基于所述特征密度动态调整特征点分布，使特征覆盖均匀； S4：通过分块级联提取候选特征并精确提取处理输出结构化特征参数，结合模型量化加速提升特征提取实时性，具体包括： 第一级处理：将融合特征图的分辨率降低至原分辨率的14得到低分辨率图像，在所述低分辨率图像上利用FAST算法快速提取候选特征； 第二级处理：针对所述第一级处理提取的候选特征所在的区域，在原分辨率图像上执行精特征提取，输出所述结构化特征参数； 所述结构化特征参数包括几何特征、纹理特征和语义特征。

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成都夕月科技服务有限公司;潍坊护理职业学院，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区西安南路69号1栋6层2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”。

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