一种基于YOLO的鲁棒角点的快速检测方法

本发明公开了一种基于YOLO的鲁棒角点的快速检测方法，用于图像交点检测。本发明方法包括：以边缘交点为结构化特征对象，设置两类结构化特征区域，结构化特征区域内有且仅有两条边缘线，且交于一点，根据开口方向分为两类；构建两类结构化特征区域的训练图像集，来训练识别两类结构化特征区域的YOLO模型；利用训练好的YOLO模型对待测图像进行检测，计算检测出的目标区域中的边缘线及交点；最后在边缘线交点的邻域内用Harris算法定位邻域内的角点。本发明实现了对图像中的结构化特征区域准确定位并分类，能快速定位图像中的鲁棒角点，避免了目前识别图像特征点时产生过多冗余特征点的问题。