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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿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：CN120279101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510765568.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿估计方法是由孙顺旺;李基拓;邹雨哲;张佳路;薛庭熙;胡锦瑶;刘鑫琦;陆国栋设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿估计方法，该方法利用端到端的单目视觉里程计网络架构，将光流网络和位姿网络深度耦合，使用光流网络输出的光流图、上下文语义特征和不确定度图作为位姿网络的输入信息，将二者各模块深度耦合联合训练优化，实现相机位姿的可靠与准确估计；同时通过并行引入上下文语义特征与像素级不确定性估计机制，实现对关键区域的自适应聚焦与动态过滤；实现上下文语义特征信息与运动信息的互补融合，增强光流特征的语义表达能力；同时，逐元素相加操作促进了梯度流动，提升了模型的训练稳定性；特别是在动态物体或复杂背景的场景中，该模块能够有效区分前景和背景，减少无关区域的干扰。

本发明授权一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文语义与像素不确定度的光流位姿估计方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）使用单目相机采集连续视频帧序列，并对输入图像需进行预处理； （2）将连续两帧图像输入共享权重的预训练双路ResNetFPN和循环RNN光流估计网络，得到光流图；再根据当前帧输入到ResNetFPN网络当中提取上下文语义特征信息；并通过内部卷积层得到初始光流不确定图，再经过RNN网络循环估计，得到最终的光流图和不确定图； （3）将相机内参转换为内参层；并且结合光流网络输出的光流图一同拼接为光流内参层，并将其裁剪后缩放14分辨率； （4）将缩放后的光流内参层和不确定图作为位姿预测网络的输入进入类U型网络架构，且将上下文语义特征信息与内参层在编码器第二层提取的特征，一同输入到放置于类U型网络架构的编码器的上下文语义注意力模块中进行注意力融合操作； （5）通过类U网络架构中的解码器对像素级相机位姿进行预测，使用不确定图筛选局部位姿，最后采用分层加权的方法融合全局位姿与局部位姿得到最终相机位姿。

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