海克斯康软件技术(青岛)有限公司;海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司郝健获国家专利权
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龙图腾网获悉海克斯康软件技术(青岛)有限公司;海克斯康制造智能技术(青岛)有限公司申请的专利基于深度学习目标识别的边缘特征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：CN121120679B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511639317.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于深度学习目标识别的边缘特征提取方法是由郝健;封善斋;陶程;罗百通;康良;王敬夫;温海泳设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习目标识别的边缘特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习目标识别的边缘特征提取方法，获取待检测图片，确定待检测图片的检测范围；确定检测范围的灰阶变化拐点；根据检测范围确定训练范围，通过CNN模型输出边界特征点；确定边界特征点设定阈值半径范围内的灰阶变化拐点为特征点；将边界特征点和特征点拟合形成边缘线。本发明通过创新的深度学习检测与边界算法中边界特征点的筛选功能的结合，通过CNN模型来做初定位，提高噪音环境下的稳定性，确定边界的大致范围，通过边界算法来定位在大致范围内的准确位置。在异常数据、噪声或环境变化时仍能保持稳定检测性能的能力，具有边界提取的精度优势，能够优化边界位置，精度可达亚像素级，大幅提高了检测的鲁棒性与稳定性。
本发明授权基于深度学习目标识别的边缘特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习目标识别的边缘特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图片，确定所述待检测图片的检测范围； 确定检测范围的灰阶变化拐点；根据所述检测范围确定训练范围，针对训练范围通过CNN模型输出边界特征点； 确定所述边界特征点设定阈值半径范围内的灰阶变化拐点为特征点； 将所述边界特征点和特征点拟合形成边缘线根据所述检测范围确定训练范围的方法为： 对所述检测范围内的边缘进行标注，确定检测范围内需要生成标注矩形框的数量N； 计算标注矩形框的中心点的坐标作为等距点的坐标，第i个等距点的坐标为； 通过检测范围的坐标确定训练范围对角的坐标CCx，Cy和DDx，Dy； Cx=minx，Cy=miny；Dx=maxx，Dy=maxy； 根据所述等距点的坐标和训练范围进行标注转换，将转换完成的标注输入所述CNN模型。
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