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[发明专利]一种光流估计方法、终端以及存储介质-CN202010396695.5在审
发明人：徐璐 -专利权人：武汉TCL集团工业研究院有限公司
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种光流估计方法、终端及存储介质，所述光流估计方法对待估计光流的图像中用于输入至光流估计网络中的每一层特征层，在输入至光流估计网络进行光流估计之前，都利用其他的特征层进行处理，使得输入至光流估计网络中的每一层特征能够融合其他层的特征，光流估计网络能够有效利用更丰富的特征进行光流估计，提升光流估计的精度。
一种估计方法终端以及存储介质

[发明专利]一种光流估计方法、装置及电子设备-CN202310238153.9在审
发明人：刘建伟 -专利权人：北京爱芯科技有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本申请提供一种光流估计方法、装置及电子设备，其中，光流估计方法包括：采用多级光流估计模型获取第k‑1帧图像到第k帧图像的光流估计；多级光流估计模型包含多层光流估计层，其中，第n层光流估计层获取第n层光流估计的方法为：根据第n‑1层光流估计层所获取的第n‑1层光流估计以及多级光流估计模型中的第n层输入图像kn，获取第n层初始光流；根据第n层初始光流，获取第n层光流估计。仅根据上一层的光流估计以及当前层的输入图像，即可获取准确的当前层的初始光流，无需额外缓存原始帧图像，有效降低了算法硬件化后的硬件面积，实现了光流算法硬件化的高集成和低成本。
一种估计方法装置电子设备

[发明专利]光流估计方法、模型训练方法及对应装置-CN202110597248.0在审
发明人：黄哲威;袁嵩;胡晨;周舒畅 -专利权人：北京旷视科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本申请涉及视频处理技术领域，提供一种光流估计方法、模型训练方法及对应装置。光流估计方法包括：获取推断图像；将推断图像输入至光流估计模型，经模型中多个光流估计模块进行运算，输出推断图像之间的光流；首个光流估计模块的输入包括推断图像和初始光流，其余光流估计模块的输入包括推断图像和上一光流估计模块输出的光流；每个光流估计模块进行的运算包括：融合输入数据，对融合数据下采样，基于下采样结果计算初步光流，将初步光流上采样回原分辨率；各光流估计模块的下采样倍数递减，首个光流估计模块的下采样倍数为推断图像与训练图像的分辨率之比或其附近的值该方法能在训练图像分辨率低而推断图像分辨率高的情况下，精确地估计光流。
估计方法模型训练对应装置

[发明专利]一种光流估计方法、装置以及存储介质-CN202210891551.6在审
发明人：黄正华;朱子凡;王志成;时愈;张耀宗 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明提供一种光流估计方法、装置以及存储介质，属于图像处理领域，方法包括：通过多个原始图像对训练模型进行训练得到光流估计模型；对待估计视频进行图像处理得到多个待估计视频组；通过光流估计模型分别对各个待估计视频组进行光流图像估计，得到与各个所述待估计视频组对应的目标光流图像，并将所有的目标光流图像作为光流估计结果。本发明能够进行端到端的训练，从而快速地获取两幅图像之间的近似光流估计，能够在计算上节省了大量的资源和时间，也提高了光流估计的准确性。
一种估计方法装置以及存储介质

[发明专利]一种基于运动边界指导的深度学习光流估计方法-CN201711378159.7在审
发明人：罗良华;徐巧鸽;肖玉虎 -专利权人：湖南丹尼尔智能科技有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于运动边界指导的深度学习光流估计方法，属于图像处理领域。包括以下步骤：构建光流估计的深度学习数据集；构建基于运动边界指导的深度学习光流估计模型，该模型包括光流估计模块、运动边界估计模块、导向滤波权值生成模块和导向滤波模块；利用数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；直接将待估计光流的图像输入训练完成的深度学习模型，快速估计出光流。本发明的方法利用深度学习模型自动学习图像中运动边界图像和光流图像的图像特征，同时将运动边界估计和光流估计融合到一个整体框架中，利用运动边界估计结果指导对初始光流做导向滤波，可进一步提升光流估计的精度，并缩短光流估计所需的时间
一种基于运动边界指导深度学习估计方法

[发明专利]光流估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110518986.1在审
发明人：朱欤;孙上焜;郭国栋 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本公开提出了光流估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于视频分析和视频处理场景下。具体实现方案：获取多个样本视频数据，和与多个样本视频数据分别对应的多个标注光流信息；获取多个光流估计模块，各个光流估计模块分别具有对应连接的多个候选网络操作；从多个候选网络操作之中确定出目标网络操作；根据多个目标网络操作和多个光流估计模块，生成初始的第二光流估计模型；以及根据多个样本视频数据、多个标注光流信息训练初始的第二光流估计模型，以得到目标光流估计模型，能够有效提升光流估计的准确性，提升光流估计的效率，从而有效提升光流估计效果。
估计模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于光流遮罩的无监督单目深度估计方法-CN202211091218.3有效
发明人：王梦凡;方效林;杨明;吴文甲;罗军舟 -专利权人：南京逸智网络空间技术创新研究院有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光流遮罩的无监督单目深度估计方法，该方法具体为：采用深度估计网络，对图像帧进行深度估计；对深度估计网络进行训练时引入相机位姿估计模型和光流估计网络；根据光流估计网络输出的相邻两幅图像帧之间的光流估计，对当前帧进行重构，得到光流重构图像；根据相机位姿估计模型估计出的相邻两幅图像帧之间的位姿变换矩阵，对当前帧进行重构，得到深度重构图像，根据深度重构图像和光流重构图像，建立损失函数对深度估计网络，相机位姿估计模型和光流估计网络进行联合训练本发明提高了深度估计的准确性。
一种基于光流遮罩监督深度估计方法

[发明专利]双向光流估计方法和装置-CN202210207725.2在审
发明人：金鑫;沈国桃;陈有鑫;吴龙海;陈洁;具杰允 -专利权人：三星电子（中国）研发中心;三星电子株式会社
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本申请公开了一种双向光流估计方法和装置，其中方法包括：获取待估计光流的目标图像对，为所述目标图像对中的每个目标图像，分别构建图像金字塔；基于所述图像金字塔，利用预先训练的光流估计模型，进行双向光流估计，得到所述目标图像间的双向光流；其中，按照预设顺序，依次基于所述图像金字塔中的每层图像，递归调用所述光流估计模型中的光流估计模块进行双向光流估计，并在每次调用所述光流估计模块之前，对所述图像金字塔的对应层图像，进行向中间的前向扭曲处理，将所述处理得到的中间帧图像输入所述光流估计模块。采用本申请，可以提高双向光流估计的效率、泛化性，且可以降低模型训练和光流估计开销。
双向估计方法装置

[发明专利]一种高效轻量级光流估计方法、存储介质及装置-CN202110773332.3有效
发明人：吴飞;胡毅轩;熊玉洁;朱海;张玉金 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，目的是提供一种高效轻量级光流估计方法，本发明共采用六层金字塔网络结构，对输入的图像对分别进行下采样形成六层金字塔结构，具体包含有特征输入层、扭曲层、成本代价计算层、解耦光流估计层、金字塔结构改进的光流估计层和大位移估计层，成本代价计算层的输出与解耦光流估计层连接，解耦光流估计层的输出端与大位移估计层连接，得到大位移变化后的光流预测，特征输入层的输出还直接与解耦光流估计层连接，得到初步光流预测，更新模型中各参数的权重后在保持相同估计精准度的同时大幅提升了光流估计运算性能，同时改进了物体有遮挡物时精确度下降的情况。
一种高效轻量级估计方法存储介质装置

[发明专利]基于光流场金字塔的图像预测方法和装置及电子设备-CN201810744634.6有效
发明人：刘景初 -专利权人：深圳地平线机器人科技有限公司
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于光流场金字塔的图像预测方法和装置及电子设备。根据一实施例，提供一种使用金字塔光流估计器的图像预测方法，所述金字塔光流估计器包括至少两层光流估计器，所述方法包括：每层光流估计器使用已知图像帧的对应缩放版本和上一层光流估计器产生的上一层预测图像帧作为输入，估计当前层光流场；以及使用所估计的当前层光流场和所述上一层预测图像帧生成当前层预测图像帧，其中，作为第一层光流估计器的输入的上一层预测图像帧为零，且与最后一层光流估计器对应的当前层预测图像帧被作为预测图像帧输出
基于光流场金字塔图像预测方法装置电子设备

[发明专利]利用稀释卷积实现多尺度光流像素变换的方法和装置-CN201810815694.2有效
发明人：刘景初 -专利权人：深圳地平线机器人科技有限公司
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明涉及利用稀释卷积实现多尺度光流像素变换的方法和装置。根据一实施例，提供一种用于金字塔光流估计器的、利用稀释卷积实现多尺度光流像素变换的方法，金字塔光流估计器包括至少两层光流估计器，该方法包括：每层光流估计器使用已知图像帧和上一层光流估计器产生的上一层预测图像帧作为输入，估计具有当前层工作尺度的当前层光流场；确定与当前层光流场对应的当前层卷积核；对当前层卷积核进行稀释处理以获得当前层稀释卷积核；使用当前层稀释卷积核对上一层预测图像帧进行光流像素变换处理以获得当前层预测图像帧，其中，作为第一层光流估计器的输入的上一层预测图像帧为零，每层光流场的工作尺度彼此不同。
利用稀释卷积实现尺度像素变换方法装置

[发明专利]一种异步事件流的稠密光流估计方法及装置-CN202211502245.5在审
发明人：张拥军;王琪敏;刘哲;王琳;金松昌;史殿习 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V10/10 文献下载
摘要：本发明涉及光流估计技术领域，具体提供了一种异步事件流的稠密光流估计方法及装置，包括：获取固定时间窗口的异步事件流数据对应的拼接正负极事件片；将上一固定时间窗口的所述拼接正负极事件片和当前固定时间窗口的所述拼接正负极事件片作为预先构建的光流估计网络的输入，得到预先构建的光流估计网络输出的当前固定时间窗口的异步事件流数据的光流值。本发明提供的技术方案，将注意力机制引入基于事件的光流估计任务中，对遮挡像素进行遮挡补偿处理，以提高光流估计的精度。
一种异步事件稠密估计方法装置

[发明专利]一种基于数据协同的水下高速视频插帧方法及其系统-CN202310076493.6有效
发明人：姜宇;齐红;赵明浩;王跃航;张永霁;魏枫林;王凯 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04N7/01 文献下载
摘要：通过传统相机和事件相机分别获取RGB数据和事件数据；将获取的RGB数据和事件数据利用U型合成网络融合，获取合成结果；利用合成结果和获取的RGB数据经过三层多尺度光流估计网络进行帧光流估计；利用获取的RGB数据和事件数据经过三层多尺度光流估计网络进行事件光流估计；将融合结果、经过三层多尺度光流估计网络进行的帧光流估计结果与经过三层多尺度光流估计网络进行的事件光流估计通过U型融合网络进行融合，输出中间帧。
一种基于数据协同水下高速视频方法及其系统

[发明专利]一种基于GAN网络深度学习模型的光流估计方法-CN201711386897.6在审
发明人：张智福;余思洋;陈捷;郭玉其 -专利权人：长沙全度影像科技有限公司
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2018-06-05 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开一种基于GAN网络深度学习模型的光流估计方法，属于图像处理领域。包括以下步骤：构建光流估计的深度学习数据集，构建GAN网络深度学习模型，该模型包括卷积模块，残差模块和反卷积模块，利用数据集对深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型，直接将待估计光流的图像输入训练完成的深度学习模型，快速估计出光流图像。本发明的方法利用深度学习模型来自动学习光流图像的图像特征，进行端到端光流估计，无需估计运动边界进行辅助，而且所采用的GAN网络深度学习模型能够充分挖掘输入图像中的多维特征，可提升光流估计的效率和准确率。
光流估计学习光流构建网络图像图像处理领域多维特征估计运动快速估计输入图像图像输入图像特征学习数据自动学习端到端反卷积数据集准确率残差卷积挖掘

[发明专利]基于生成对抗和注意力机制的光流估计方法及系统-CN202310165174.2有效
发明人：刘文印;梁建业;陈俊洪;梁达勇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/269 文献下载
摘要：本发明公开了基于生成对抗和注意力机制的光流估计方法及系统，包括以下步骤：输入一对连续的RGB图像数据；对所述图像数据通过生成器进行特征提取、特征匹配和光流优化处理，生成光流结果；基于所述光流结果，再通过鉴别器进行处理，生成光流估计结果。本发明在现有基于关联量的光流估计方法的基础上，进一步提高了光流估计的准确性和和鲁棒性，增强了模型的泛化能力，即使处于极端环境下也能通过关联量匹配实现光流估计。
基于生成对抗注意力机制估计方法系统

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