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[发明专利]一种紧凑型的光流计算方法与设备-CN201710034829.7在审
发明人：向北海 -专利权人：湖南优象科技有限公司
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：针对目前光流计算设备尺寸大，不适合尺寸较小场合的应用以及现有光流算法计算复杂的缺点，本发明提出了一种紧凑型的光流计算方法与设备。该光流计算设备其是一种将图像传感器与中央处理器集成在一个芯片上的紧凑型光流计算设备，其减小光流计算设备的尺寸。而光流计算方法是通过提取特征点在LK光流算法的基础上快速计算光流，其较传统的稠密光流算法计算更简单，实时性好，能满足工程需求。
一种紧凑型计算方法设备

[发明专利]一种基于FPGA的稠密光流计算系统及方法-CN202010061906.X有效
发明人：姜晓红;潘哲;吴健 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的稠密光流计算系统及方法，其中，系统包括部署在主机上的软件系统以及部署在FPGA上的稠密光流计算模块，系统中从主机端获取连续两帧的图片像素信息，经过平滑化处理、多项式扩展、中间变量计算、计算光流等步骤计算得到光流。通过FPGA内部反复调用计算核心模块能够实现图像金字塔与迭代光流计算。最终计算结果返回主机端。本发明的稠密光流计算系统运用数据流、流水线、分离式卷积、block RAM阵列存储等方法，能够实现高效计算稠密光流，稠密光流结果可靠性高，可达到实时处理，低功耗的要求，保证其实用性。
一种基于 fpga 稠密计算系统方法

[发明专利]一种广义马尔可夫稠密光流确定方法及系统-CN202011087976.9有效
发明人：江少锋;杨素华;张聪炫;陈震 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种广义马尔可夫稠密光流确定方法及系统。该方法包括获取任意连续两帧图像；根据两帧所述图像计算马尔可夫变分光流模型的数据项；根据所述马尔可夫变分光流模型的数据项计算所述两帧图像间的初始的光流值；根据所述初始光流值计算光流增量场的值；根据所述光流增量场的值重构马尔可夫变分光流模型，确定广义马尔可夫变分光流模型；根据两帧所述图像计算广义马尔可夫变分光流模型的数据项；根据广义马尔可夫变分光流模型的数据项计算稠密的光流值。本发明实现稠密光流场的计算并提高变分光流的计算精度。
一种义马尔可夫稠密确定方法系统

[发明专利]噪声环境下光流场快速稳健估计方法-CN201711266461.3有效
发明人：王洪雁;郑佳;邱贺磊 -专利权人：大连大学
申请日： 2017-12-05 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明涉及一种噪声环境下光流场快速稳健估计方法。所提算法基于噪声环境下光流场估计方法（ML法），引入惩罚因子以增强光流计算稳健性，并在光流计算迭代公式中加入动量因子缩短光流计算收敛时间以加快光流场计算，而后基于变分方法极小化光流能量函数求解欧拉‑拉格朗日方程仿真结果表明，对视频中连续两帧图片加入不同高斯噪声后，与M算法及ML方法相比，所提算法可显著增强光流场计算稳健性，缩短光流计算收敛时间，加快光流场计算。
噪声环境下光流场快速稳健估计方法

[发明专利]一种无人机速度监测方法及系统-CN201610529291.2有效
发明人：高建民 -专利权人：深圳市高巨创新科技开发有限公司
申请日： 2016-07-06 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G01P3/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种无人机速度监测方法及系统，方法包括：获取当前的飞行高度、角速度以及图像；获取所述图像的特征点，计算各特征点的光流；统计各特征点的光流，选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；依据所述飞行高度、角速度以及所述图像的光流计算当前的飞行速度。本发明还涉及一种与上述无人机速度监测方法对应的系统，通过计算获取当前图像的特征点计算各特征点的光流，并选择同一个方向光流重复率最高的光流作为所述图像的光流；再依据所述图像的光流、当前的飞行高度和角速度计算出当前的飞行速度，计算简单，运算量小，并且考虑了多个因素的影响，计算结果精确。
一种无人机速度监测方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的稠密光流估计方法-CN201711220774.5有效
发明人：项学智;翟明亮;吕宁;张荣芳;郭鑫立;王帅;于泽婷;张玉琦 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-11-29 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于卷积神经网络的稠密光流估计方法，以解决现有技术计算时间长，计算量大，计算效率不高的问题，包含如下步骤：(1)提取运动图像信息：构建全卷积网络架构，然后在输入层输入两幅通道数都为C的图像，从卷积层8输出光流_6；(2)生成光流：构建稠密光流生成模型。光流_6输入反卷积层1，反卷积层2输出光流_5，反卷积层3输出光流_4，反卷积层4输出光流_3，反卷积层5输出光流_2，反卷积层6输出光流_1；(3)模型训练：用最终损失函数进行训练；(4)光流估计：从全卷积网络架构的输入层输入图像对，输出最终预测的光流。本发明能够有效地利用先验知识，模型可以预先训练，大大减少了计算时间。
一种基于卷积神经网络稠密估计方法

[发明专利]光流计算方法-CN201610493259.3在审
发明人：罗文峰 -专利权人：深圳市优象计算技术有限公司
申请日： 2016-06-29 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种光流计算方法，首先用Fast角点检测算法确定图像中的Fast角点候选点，然后用Shi‑Tomasi算法从候选角点中提取Shi‑Tomasi强角点，最后对提取的Shi‑Tomasi强角点用L‑K稀疏光流计算方法计算光流，得到光流场。本发明方法能够提高光流精确度，减少光流计算量，大大减少运行时间，满足实时性要求。
计算方法

[发明专利]一种基于优化语义分割的图像序列光流计算方法-CN202010160371.1有效
发明人：张聪炫;邓士心;陈震;黎明;危水根 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：一种基于优化语义分割的图像序列光流计算方法，它包含如下步骤：一、输入连续两帧图片，利用去均值归一化光流模型计算连续两帧间的前景后景光流；二、输入连续两帧图片，利用语义模型分割出连续两帧的标签图；三、将步骤一计算出的光流以及步骤二的标签图作为输入，利用全连接分层算法，得到优化分割图像；四、将步骤一中的连续两帧图片和计算出的光流结果以及步骤三中的优化分割结果作为输入量，利用前景光流模型计算最终光流结果；本发明采用全连接去均值归一化模型上加入了边窗滤波计算光流，然后使用全连接分层模型优化的分割图先验信息，最终利用前景光流模型优化最终光流，克服了针对光照突变场景图像序列光流计算结果精度较低的问题。
一种基于优化语义分割图像序列计算方法

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法和存储介质-CN201680048069.9有效
发明人：铃木大祐;藤田伟雄;青木透;的场成浩 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2016-08-08 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：图像处理装置具有：光流计算电路(101)，其计算在第1图像与该第1图像之前拍摄到的第2图像之间计算出的多个光流；向量分解电路(102)，其将多个光流分别分解成消失点方向向量和正交向量；振动模糊量计算电路(103)，其计算正交向量的水平分量和垂直分量的累计值，根据该累计值计算第1图像的振动模糊量；光流开始点校正电路(104)，其根据振动模糊量对计算出的多个光流进行校正；以及消失点计算电路(105)，其根据校正后的多个光流计算第
图像处理装置方法存储介质

[发明专利]一种使用时域视觉传感器的光流计算方法-CN201510525146.2有效
发明人：胡燕翔 -专利权人：天津师范大学
申请日： 2015-08-25 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用时域视觉传感器的光流计算方法，并给出具体实现步骤。与目前采用“帧序列图像（视频）”进行光流计算的方法不同，本发明的视觉信息采集器件—时域视觉传感器的输出来进行视场的光流计算。此外由于各像素自主地进行变化检测和异步输出，因此能够实时感知场景中目标的运动与变化，很好地满足微分光流计算方法中“亮度不变与局部速度不变”的连续性假设，在明显改善光流计算的精度同时，大大提高了光流计算的实时性，因此非常适合于高速运动目标的光流计算以及后续的进而进行跟踪与测速。
一种使用时域视觉传感器计算方法

[发明专利]基于几何关系的光流无监督损失计算方法-CN202010093052.3有效
发明人：王贺升;张弛;王光明 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-02-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于几何关系的光流无监督损失计算方法，包括：步骤A：进行光流不相交损失计算；步骤B：进行非遮挡区域光流不遮挡损失计算。本发明利用基于几何约束关系的光流无监督损失计算方法，解决了光流训练中缺乏标注数据集的问题，减少了人工标注数据的成本，能实现较高的准确性，有利于实际应用。
基于几何关系光流无监督损失计算方法

[发明专利]基于物理学的改善粒子图像测速稳健性光流方法-CN201710958396.4在审
发明人：王洪雁;郑佳;王拓 -专利权人：大连大学
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2018-03-20 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明针对可视化流动图像边缘扩散及噪声和异常点影响使得光流计算稳健性较差的问题，提出一种基于物理学的稳健光流计算方法以改善光流计算稳健性。所提算法在基于物理学光流方法中引入各向异性滤波器以增强边缘光流稳健性，并增加惩罚因子以减少噪声及异常点对光流计算的影响，而后基于变分方法极小化光流能量函数以求解欧拉‑拉格朗日方程，最后通过迭代方法求得速度场仿真结果表明，与传统的Lucas‑Kanade、Horn‑Schunck、金字塔Lucas‑Kanade以及基于物理的光流计算方法相比，所提算法可显著减少边缘和角落区域光流扩散，改善针对噪声及异常点的稳健性
基于物理学改善粒子图像测速稳健性光流方法

[发明专利]一种基于小波的稳健光流计算方法-CN201810031146.0有效
发明人：王洪雁;郑佳;于若男 -专利权人：大连大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/262 文献下载
摘要：本发明属于无人机视频监测领域，更进一步涉及一种基于小波的稳健光流计算方法。针对系统误差导致光流计算稳健性较差及精度较低的问题，本发明提出一种基于小波多分辨理论的稳健光流计算方法。所提算法基于小波多尺度分辨率特性，将光照条件变化及传感器噪声引起的系统误差包含进光流计算中以改善光流计算的稳健性及估计精度，并通过总体最小二乘法求解超定小波光流方程组以获得光流矢量。仿真结果表明，与传统的Lucas‑Kanade算法、Horn‑Schunck算法、基于形态梯度恒常的复值小波光流求解方法及基于小波的全向图像光流估计方法相比，所提算法可显著改善光流估计精度及稳健性。
一种基于稳健计算方法

[发明专利]一种光流场计算方法-CN201510454953.X在审
发明人：余学才;余瑞华;程小龙 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-07-29 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开一种光流场计算方法，通过采用4邻域模板计算像素点光流均值时，该像素点的下邻域及左邻域光流的当次迭代新值已经求出，因此计算该点光流均值时利用该新值，根据计算出来的光流均值可以求出该点的当次迭代光流本发明的方法尤其适用于具有较多边界，边界灰度梯度比较大的情况，能大大减少迭代次数，缩减迭代时间，和传统微分法相比，本发明的方法具有很好的鲁棒性，能大大的减少光流场计算时间，效率高。
一种光流场计算方法

[发明专利]光流计算方法、装置及电子设备-CN201910692802.6有效
发明人：喻冬东;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开实施例中提供了一种光流计算方法、装置及电子设备，属于数据处理领域，该方法包括：将目标视频中时间区间为[t‑N，t+N]的第一图像集合输入到第一预测网络中，得到第一光流信息；基于所述第一光流信息，利用与所述第一预测网络串行的第二预测网络，对目标视频中时间区间为[t‑M，t+M]的第二图像集合进行光流计算，得到第二光流信息；通过调整M、N和t的值，使所述目标视频中的所有视频帧均经过所述第一预测网络和所述第二预测网络进行光流计算；基于所述第二预测网络得到的第二光流信息，确定所述目标视频的光流值。通过本公开的处理方案，能够准确的计算图像的光流信息。
计算方法装置电子设备

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