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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于多尺度全局交叉匹配的光流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：CN115861647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211474506.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于多尺度全局交叉匹配的光流估计方法是由项学智;陈一鸣;乔玉龙设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度全局交叉匹配的光流估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度全局交叉匹配的光流估计方法，包括以下步骤：1.构建基于多尺度交叉注意力模块MCA的图像特征增强网络；2.构建光流估计模块；3.构建遮挡区域像素处理模块；4.在网络输入端输入连续两帧图像，进行有监督训练；5.在训练好的模型中输入连续两帧图像进行测试，输出为对应的估计光流。本发明提出了一种多尺度交叉注意力模块MCA，利用MCA模块补全同一特征图像中不同图像块之间的相关信息，使得网络可以学习多种分辨率的图像信息。同时，通过对图像自相似性建模解决像素遮挡问题，进而得到最终预测的光流。

本发明授权一种基于多尺度全局交叉匹配的光流估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度全局交叉匹配的光流估计方法，其特征在于： 1构建基于多尺度交叉注意力模块图像特征增强网络，包括特征提取卷积网络以及由MCA模块组成的多尺度特征匹配网络，首先对输入图像进行卷积操作提取图像特征，然后将特征图像进行位置编码输入到MCA模块组成的多尺度特征匹配网络中，整个多尺度特征匹配网络包含N个MCA模块，每个MCA模块会对输入图像的三种不同分辨率进行相关性计算，三种不同分辨率的图像对通过下采样获得，经过注意力层后通过上采样恢复至统一分辨率并融合，然后与输入相加输出； 2构建光流估计模块；将多尺度特征匹配网络中最后一层输出的两帧图像特征输入到光流估计模块中进行预测，该模块由全局匹配模块以及softmax层构成；将输入的特征进行点积运算得到全局相关性，然后通过softmax归一化全局相关性的后两个维度，从而得到匹配概率，然后利用匹配概率与像素网格点2D坐标的加权平均和相乘得到对应关系矩阵；最后光流通过计算对应点之间的坐标差得到； 3构建遮挡区域像素处理模块；该模块由一个自注意力层构成，将光流估计模块输出的2D光流以及多尺度特征匹配网络输出的目标图特征输入自注意力层，然后与2D光流相加得到最终光流； 4在网络输入端输入连续两帧图像，进行有监督训练； 5在训练好的模型中输入连续两帧图像进行测试，输出为对应的估计光流。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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