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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學院信息工程研究所申請的專利圖像位移確定方法、裝置及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114663472B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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?zhí)?專利號為：202210155374.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)圖像位移確定方法、裝置及電子設(shè)備是由鄭家琪;朱大立;曾華林;楊龍;何蘊軒設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本圖像位移確定方法、裝置及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種圖像位移確定方法、裝置及電子設(shè)備；涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，所述方法包括：獲取連續(xù)的多張散斑圖像；將所述多張散斑圖像輸入由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的位移檢測模型，所述位移檢測模型用于提取所述多張散斑圖像之間目標物體的位移；獲取所述位移檢測模型輸出的位移，基于所述位移確定所述目標物體的運動信息。本發(fā)明能夠提高圖像位移的計算速率。

本發(fā)明授權(quán)圖像位移確定方法、裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種圖像位移確定方法，其特征在于，包括： 獲取連續(xù)的多張散斑圖像； 將所述多張散斑圖像輸入由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的位移檢測模型，所述位移檢測模型用于提取所述多張散斑圖像之間目標物體的位移； 獲取所述位移檢測模型輸出的位移，基于所述位移確定所述目標物體的運動信息； 其中，所述位移檢測模型包括輸入層、三維卷積層、二維卷積層以及檢測層；所述將所述多張散斑圖像輸入由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的位移檢測模型，包括： 將所述多張散斑圖像輸入所述輸入層，獲取所述輸入層對所述散斑圖像提取的第一特征數(shù)據(jù)； 將所述多張散斑圖像各自對應(yīng)的所述第一特征數(shù)據(jù)，按照所述多張散斑圖像的時間順序堆疊為三維數(shù)據(jù)，所述三維數(shù)據(jù)的長、寬維度上為圖像的運動信息，且深度上為時間信息； 將所述三維數(shù)據(jù)輸入所述三維卷積層，獲得所述三維卷積層輸出的第二特征數(shù)據(jù)，并將所述第二特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維； 將所述二維的第二特征數(shù)據(jù)輸入所述二維卷積層，獲得第三特征數(shù)據(jù)，所述二維卷積層中包括多個殘差單元，每個殘差單元的通道數(shù)逐步增加，所述多個殘差單元用于從時間與空間上進行特征的逐層提取，每個所述殘差單元包括兩個殘差塊，第二個殘差塊的輸入為第一個殘差塊的輸出與第一個殘差塊的輸入相加的結(jié)果； 將所述第三特征數(shù)據(jù)輸入所述檢測層，通過所述檢測層確定所述位移。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國科學院信息工程研究所，其通訊地址為：100093 北京市海淀區(qū)閔莊路甲89號；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)”。