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摘要
本发明涉及一种光流计算方法及系统,涉及光流计算技术领域,将连续的两帧图像输入到CNN和Transformer联合特征提取网络进行特征提取,并对提取到的两个特征图进行相似性度量以构建多尺度的匹配代价金字塔,然后构建运动特征编码器,将匹配代价金字塔中的特征匹配信息与光流编码为运动特征；最后将运动特征输入到GRU单元进行光流的循环迭代优化,从而得到最终的光流计算结果。其利用CNN的局部建模能力和Transformer的全局建模的能力来提高模型提取图像特征的能力,优化复杂场景和弱纹理图像区域提取的特征信息,提高光流估计的精度与鲁棒性。
- 出版日期2022-3-1
- 单位南昌航空大学
