一种针对不同尺度目标自适应的光流估计的方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明实施例提供一种针对不同尺度目标自适应的光流估计的方法及系统，该方法包括将相邻两帧图像输入卷积神经网络，并对两帧图像进行特征提取，得到两帧图像的浅层特征；对两帧图像的浅层特征进行处理，获得两帧图像的多尺度特征；利用两帧图像的粗糙尺度特征、中等尺度特征及精细尺度特征之间的信息交互获得多尺度成本量；对两帧图像中的第一帧图像进行上下文编码，并联合所述多尺度成本量计算光流估计结果；利用光流的端点误差作为损失函数，对光流估计结果进行拟合。本发明解决了由成本量单一导致丢失不同尺度对象的精细细节，从而导致较差的估计性能的问题，提高了光流估计的准确性。

《一种针对不同尺度目标自适应的光流估计的方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022112215117，当前法律状态为已下证，由苏州大学提出申请，发明人为钟宝江;李牧，申请日期为2022-10-08，公开（公告）日期为2024-10-15，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/269 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、计算机视觉、图像分析、汽车自动驾驶、安防监控、视频动作识别、医学图像分析。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明实施例提供一种针对不同尺度目标自适应的光流估计的方法及系统，该方法包括将相邻两帧图像输入卷积神经网络，并对两帧图像进行特征提取，得到两帧图像的浅层特征；对两帧图像的浅层特征进行处理，获得两帧图像的多尺度特征；利用两帧图像的粗糙尺度特征、中等尺度特征及精细尺度特征之间的信息交互获得多尺度成本量；对两帧图像中的第一帧图像进行上下文编码，并联合所述多尺度成本量计算光流估计结果；利用光流的端点误差作为损失函数，对光流估计结果进行拟合。本发明解决了由成本量单一导致丢失不同尺度对象的精细细节，从而导致较差的估计性能的问题，提高了光流估计的准确性。

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