買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉南昌航空大學(xué)申請(qǐng)的專利一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114821105B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210480358.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/44；該發(fā)明授權(quán)一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法是由陳震;王梓歌;張聰炫;葛利躍;王子旭;陳昊;黎明;胡衛(wèi)明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法。所述方法包括以下步驟：1）將圖像序列連續(xù)兩幀圖像分別輸入到圖像金字塔子網(wǎng)和特征金字塔子網(wǎng)；2）使用圖像金字塔子網(wǎng)對(duì)圖片進(jìn)行處理：3）將圖像金字塔子網(wǎng)提取到的特征與同層特征金字塔提取到的特征進(jìn)行相加融合作為下一層特征金字塔的輸入；4）在特征金字塔最后三層將融合后的特征輸入到循環(huán)交叉注意力模塊中進(jìn)行上下文的信息提取。本發(fā)明的聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法，通過(guò)淺層信息的補(bǔ)充和對(duì)上下文信息的準(zhǔn)確提取能力，對(duì)圖像序列的運(yùn)動(dòng)邊緣和大位移區(qū)域的特征信息進(jìn)行提取，顯著提高光流估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種聯(lián)合圖像金字塔子網(wǎng)引導(dǎo)和循環(huán)交叉注意力的光流計(jì)算方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 1將圖像序列連續(xù)兩幀圖像分別輸入到圖像金字塔子網(wǎng)和特征金字塔； 2使用圖像金字塔子網(wǎng)對(duì)圖片進(jìn)行處理； 所述步驟2中的圖像金字塔子網(wǎng)的輸入是一組經(jīng)過(guò)下采樣的圖像金字塔圖片，經(jīng)過(guò)圖像金字塔進(jìn)行下采樣后，通過(guò)圖像金字塔子網(wǎng)提取圖像金字塔特征；其中，圖像金字塔子網(wǎng)是一個(gè)淺層網(wǎng)絡(luò)； 3將圖像金字塔子網(wǎng)提取到的特征與同層特征金字塔提取到的特征進(jìn)行相加融合作為下一層特征金字塔的輸入； 4將第四層圖像金字塔子網(wǎng)提取到的特征與同層特征金字塔提取到的特征進(jìn)行相加融合后的特征圖和第五層圖像金字塔子網(wǎng)提取到的特征與同層特征金字塔提取到的特征進(jìn)行相加融合后的特征圖以及第六層特征金字塔子網(wǎng)提取到的特征圖作為循環(huán)交叉注意力模塊的輸入以獲得圖像的上下文信息； 分別通過(guò)兩個(gè)1×1的卷積降維獲得Q、K兩個(gè)特征圖，得到Q、K后再通過(guò)關(guān)聯(lián)操作得到注意力圖A，再進(jìn)行softmax操作得到注意力圖A'，關(guān)聯(lián)操作如下： di,u＝QuΩi,u T 式中di,u衡量了Qu和Ωi,u之間的相似度，對(duì)于特征圖Q的每一個(gè)位置u，都得到一個(gè)維度數(shù)和Q通道數(shù)相同的向量Qu，然后在特征圖K上得到一個(gè)Ωi,u對(duì)應(yīng)位置u的同行或同列的向量集合，其中i指的是Ωu中第i個(gè)元素； 再通過(guò)一個(gè)1×1卷積得到V，將V每個(gè)位置u的橫縱方向上的特征與A每個(gè)位置u橫縱方向上的特征進(jìn)行點(diǎn)乘，相加得到該位置的殘差聚合特征，再加上原特征Hu得到更強(qiáng)表征能力的特征H'u，用來(lái)收集上下文信息的聚合操作如下： 式中，Φi,u是V中第i層與位置u同行或同列的特征向量，Ai,u是A中在通道i和位置u的標(biāo)量值，H'u是輸出特征圖Hu在位置u上的特征向量，所述Hu為第六層特征金字塔輸出的特征圖； 5將循環(huán)交叉注意力模塊輸出的包含上下文信息的特征圖進(jìn)行變形和相關(guān)性計(jì)算后輸入到共享光流解碼器中計(jì)算光流，以獲得初始光流； 6將步驟5中所輸出的初始光流經(jīng)過(guò)上下文網(wǎng)絡(luò)細(xì)化后再通過(guò)雙邊濾波器進(jìn)行優(yōu)化，從而得到最后精細(xì)化的光流計(jì)算結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南昌航空大學(xué)，其通訊地址為：330063 江西省南昌市豐和南大道696號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。