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龙图腾网获悉北京格灵深瞳信息技术股份有限公司;公安部交通管理科学研究所申请的专利一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统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：CN116051860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202211434100.6，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统是由王竹梅;胡泽琛;黄守志;赵勇;张慧辰设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统，所属包括以下步骤：S10，获取训练样本图像集；S20，建立基于heatmap+softargmax回归的关键点检测模型并进行训练，得到预训练网络模型；S30，基于预训练网络模型构建simCLR框架，通过simCLR框架对预训练网络模型进行调整，得到最终网络模型；S40，将待检测图片输入到最终网络模型中，得到车辆关键点信息；解决传统的关键点检测技术对数据量的依赖，检测准确度低的问题；适用于视觉检测的技术领域。

本发明授权一种基于对比学习的车辆关键点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的车辆关键点检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S10，获取训练样本图像集； S20，建立基于heatmap+softargmax回归的关键点检测模型并进行训练，得到预训练网络模型； S30，基于预训练网络模型构建simCLR框架，通过simCLR框架对预训练网络模型进行调整，得到最终网络模型； S40，将待检测图片输入到最终网络模型中，得到车辆关键点信息； 所述步骤S30，基于预训练网络模型构建simCLR框架，通过simCLR框架对预训练网络模型进行调整，得到最终网络模型；包括： S301，将输入图片进行两次随机数据增强，得到两种不同视角的图片； S302，将两种不同视角的图片输入到具有特征提取功能的编码器进行特征提取，提取出两种图像特征； S303，将两种图像特征进行投影操作，得到投影向量； S304，计算两种投影向量之间的相似度； S305，构建三元组对象； S306，基于三元组对象构建三元组损失函数，并通过三元组损失函数对simCLR模型迭代优化，得到最终网络模型； simCLR框架代表着用两个孪生网络做训练，而这孪生网络的其中之一为：步骤S20中基于heatmap+softargmax回归的关键点检测模型得到的； 所述步骤S302中，所述的具有特征提取功能的编码器为关键点编码器； 所述关键点编码器的训练过程包括： S001，利用heatmap模型对样本图像进行关键点检测，得到样本图像的关键点热力图； 以及对关键点检测模型进行训练，得到预训练模型的网络权重； S002，通过归一化函数对样本图像的关键点热力图进行归一化处理，得到概率分布值； S003，求解概率分布值中最大值所处位置的坐标期望； S004，基于坐标期望与真实值构建均方差损失函数； S005，基于样本图像的关键点热力图与均方差损失函数对所述关键点编码器的网络权重进行优化训练，得到训练好的关键点编码器。

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格灵深瞳信息技术股份有限公司;公安部交通管理科学研究所，其通讯地址为：100192 北京市海淀区永泰庄北路1号天地邻枫产业园1号楼B座；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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