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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算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：CN114821105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210480358.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法是由陈震;王梓歌;张聪炫;葛利跃;王子旭;陈昊;黎明;胡卫明设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法。所述方法包括以下步骤：1）将图像序列连续两帧图像分别输入到图像金字塔子网和特征金字塔子网；2）使用图像金字塔子网对图片进行处理：3）将图像金字塔子网提取到的特征与同层特征金字塔提取到的特征进行相加融合作为下一层特征金字塔的输入；4）在特征金字塔最后三层将融合后的特征输入到循环交叉注意力模块中进行上下文的信息提取。本发明的联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法，通过浅层信息的补充和对上下文信息的准确提取能力，对图像序列的运动边缘和大位移区域的特征信息进行提取，显著提高光流估计的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法在权利要求书中公布了：1.一种联合图像金字塔子网引导和循环交叉注意力的光流计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1将图像序列连续两帧图像分别输入到图像金字塔子网和特征金字塔； 2使用图像金字塔子网对图片进行处理； 所述步骤2中的图像金字塔子网的输入是一组经过下采样的图像金字塔图片，经过图像金字塔进行下采样后，通过图像金字塔子网提取图像金字塔特征；其中，图像金字塔子网是一个浅层网络； 3将图像金字塔子网提取到的特征与同层特征金字塔提取到的特征进行相加融合作为下一层特征金字塔的输入； 4将第四层图像金字塔子网提取到的特征与同层特征金字塔提取到的特征进行相加融合后的特征图和第五层图像金字塔子网提取到的特征与同层特征金字塔提取到的特征进行相加融合后的特征图以及第六层特征金字塔子网提取到的特征图作为循环交叉注意力模块的输入以获得图像的上下文信息； 分别通过两个1×1的卷积降维获得Q、K两个特征图，得到Q、K后再通过关联操作得到注意力图A，再进行softmax操作得到注意力图A'，关联操作如下： di,u＝QuΩi,u T 式中di,u衡量了Qu和Ωi,u之间的相似度，对于特征图Q的每一个位置u，都得到一个维度数和Q通道数相同的向量Qu，然后在特征图K上得到一个Ωi,u对应位置u的同行或同列的向量集合，其中i指的是Ωu中第i个元素； 再通过一个1×1卷积得到V，将V每个位置u的横纵方向上的特征与A每个位置u横纵方向上的特征进行点乘，相加得到该位置的残差聚合特征，再加上原特征Hu得到更强表征能力的特征H'u，用来收集上下文信息的聚合操作如下： 式中，Φi,u是V中第i层与位置u同行或同列的特征向量，Ai,u是A中在通道i和位置u的标量值，H'u是输出特征图Hu在位置u上的特征向量，所述Hu为第六层特征金字塔输出的特征图； 5将循环交叉注意力模块输出的包含上下文信息的特征图进行变形和相关性计算后输入到共享光流解码器中计算光流，以获得初始光流； 6将步骤5中所输出的初始光流经过上下文网络细化后再通过双边滤波器进行优化，从而得到最后精细化的光流计算结果。

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