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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法、装置及存储介质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：CN116030122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310155784.4，技术领域涉及：G06T7/66；该发明授权一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法、装置及存储介质是由聂建辉;谢逢泰设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法及实现该方法的装置及存储介质。所述方法包括：获取圆形标记点的图像数据，构造测试样本；利用训练好的中心定位模型CPosNet映射圆形标记点的中心；根据缩放系数计算真实标记点中心，重建标记图像。本发明为非理想情况下圆形标记点的中心定位提供了一种新颖、可行的解决方案，且相较于传统方法，鲁棒性更强。这种基于端到端模型来直接映射标记点中心的方法还可以简化标记点的中心定位流程，从而有效地减少外在噪声的引入，降低圆形标记点中心定位的复杂度。

本发明授权一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种结合深度卷积神经网络的圆形标记点中心定位方法，其特征在于，包括： 获取圆形标记点的图像数据，构造测试样本； 利用训练好的中心定位模型CPosNet映射圆形标记点的中心； 根据缩放系数计算真实标记点中心，重建标记图像； 所述测试样本的构造方法包括： 引入基于Snake的边缘优化技术、基于图像条纹的亚像素提取技术和基于RANSAC的椭圆拟合算法，用以捕获干净标记点的中心、长短轴及倾斜角； 对带有多个标记点的标记图像计算其包围每个标记点的最小矩形框并进行裁剪； 设置索引数据表，将裁剪的单个标记点的图像名称name与其对应的中心坐标center逐一对应，从而构成一个nx2的索引矩阵，表示如下： ； 所述中心定位模型CPosNet的构建方法包括： 基于HRNet的主干网络来提取标记点特征； 特征提取完成后，接入卷积核大小为1x1，步长为1的二维卷积用于预测特征图； 输出特征图后，通过引入DSNT模块预测标记点的中心及热力图； 分别以MSELoss来约束预测的标记点中心，FocalLoss来约束预测的热力图，构建CPosNet模型的损失函数； 所述根据缩放系数计算真实标记点中心，重建标记图像，包括： 对映射的标记点中心根据还原索引表中对应的缩放系数实现到真实标记点中心的转换；然后再以还原索引表中记录的left_up将单个的标记点重新还原回原来的标记图像中，实现对标记图像的重建，从而完成对一整幅标记图像的标记点中心定位。

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