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龙图腾网获悉浙江商汤科技开发有限公司申请的专利一种特征检测方法、装置、计算机设备和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：CN114049496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202111327467.3，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种特征检测方法、装置、计算机设备和存储介质是由甄佳楠;周晓巍;孙佳明;沈泽弘设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征检测方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种特征检测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：获取目标图像；提取目标图像的基础图像特征；基于所述基础图像特征，确定目标图像的局部特征点、局部特征点对应的局部特征信息以及目标图像的全局特征信息。本公开实施例通过同步输出目标图像的局部特征点、局部特征点对应的局部特征信息和全局特征信息的方式，能够克服分步获取上述三种特征信息所带来的时间消耗大的问题，提高了特征检测的效率；另外，利用预设队列对特征检测神经网络进行迭代训练，能实现训练完成的特征检测神经网络输出的局部特征点、局部特征点对应的局部特征信息和全局特征信息具有较高的准确性。

本发明授权一种特征检测方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种特征检测方法，其特征在于，包括： 获取目标图像； 提取所述目标图像的基础图像特征； 利用特征检测神经网络，基于所述基础图像特征，输出所述目标图像的局部特征点、所述局部特征点对应的局部特征信息以及所述目标图像的全局特征信息；对所述特征检测神经网络进行训练，包括： 获取多张样本图像；针对每张样本图像，确定与所述样本图像具有共视关系的至少一张样本衍生图像，并将所述样本图像分别与每张样本衍生图像进行组合，得到至少一个样本图像对；利用所述样本图像对，对所述特征检测神经网络进行训练； 所述利用所述样本图像对，对所述特征检测神经网络进行训练，包括： 分别确定所述样本图像对中的每张样本图像的局部标注特征点；从所述样本图像对中的样本衍生图像中，筛选所述局部标注特征点对应的正样本特征点和负样本特征点；所述负样本特征点为所述样本衍生图像中，除所述正样本特征点以外与所述局部标注特征点相似度最高的特征点；利用所述局部标注特征点、所述局部标注特征点对应的正样本特征点和负样本特征点，对所述特征检测神经网络进行训练；所述利用所述局部标注特征点、所述局部标注特征点对应的正样本特征点和负样本特征点，对所述特征检测神经网络进行训练，还包括： 将多个第一样本图像对输入所述特征检测神经网络，分别得到每个所述第一样本图像对中每张图像对应的全局的第四预测特征信息，并将所述全局的第四预测特征信息存入预设队列； 基于多个第二样本图像对和所述预设队列中的第四预测特征信息，对所述特征检测神经网络进行训练；所述预设队列中的第四预测特征信息，用于在对特征检测网络迭代训练的轮数达到预设值的情况下，作为所述第二样本图像对对应的负样本全局预测特征信息。

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