厦门理工学院申水文获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于连续时间流场的深度估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119992478B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510204869.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于连续时间流场的深度估计方法是由申水文;曾晓榕;苏亮;陈卫强;宋光吉;刘强生;常宇轩设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于连续时间流场的深度估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于连续时间流场的深度估计方法，该方法包括：获取车辆在行驶过程中的交通图像信息；对所述交通图像信息进行特征处理，得到特征空间；基于相邻两个时刻对应的特征空间，在时间序列上确定特征变化趋势；基于所述特征变化趋势对所述行驶过程中的目标对象进行深度预测，得到所述目标对象的深度特征信息；基于所述深度特征信息和当前时刻的特征空间，对所述目标对象进行识别。该方法将特征空间结合目标对象在行驶过程中不同时间点上的位移，能够精准计算出目标对象的深度特征信息；便于通过深度特征信息和特征空间，对目标对象进行识别，以提高目标对象识别的精准度。
本发明授权一种基于连续时间流场的深度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续时间流场的深度估计方法，其特征在于，所述基于连续时间流场的深度估计方法包括： 获取车辆在行驶过程中的交通图像信息； 对所述交通图像信息进行特征处理，得到特征空间； 基于相邻两个时刻对应的特征空间，在时间序列上确定特征变化趋势； 对所述特征变化趋势进行时间特征分析，得到不同时刻的特征变化趋势； 基于当前时刻的特征变化趋势和前一时刻的特征变化趋势，分别确定所述行驶过程中的目标对象在所述当前时刻和所述前一时刻之间的成像高度差，以及所述车辆在所述当前时刻和所述前一时刻之间的移动距离； 基于所述成像高度差和所述移动距离，得到所述目标对象的深度特征信息； 基于所述深度特征信息，构建目标识别预测头； 将当前时刻的特征空间传递至所述目标识别预测头； 采用所述目标识别预测头，对所述目标对象进行识别。
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