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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种用于河流测速的轻量化光流神经网络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：CN121564043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610084727.5，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权一种用于河流测速的轻量化光流神经网络方法是由孙佳烁;李建设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于河流测速的轻量化光流神经网络方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于河流测速的轻量化光流神经网络方法，包括：采集水域表面流场的动态监测影像，结合DeepFlow光流算法计算近似光流场并生成光流标签；搭建改进的轻量化ConvFFN‑Flow光流估计模型，包括特征提取模块、4D相关结构体模块、GRU光流残差迭代模块、上采样模块；通过引入ConvFFN模块，降低模型参数规模与计算量并保持光流预测精度；基于光流场数据前、后两帧影像的像素坐标，获取在真实三维空间中的对应位置，计算实际位移量推导得到水体表面的真实流速矢量大小及流向。本方法在处理河流水面纹理细微、流态变化复杂等场景时依然具备稳定且高精度的光流估计能力，同时显著降低了计算开销与存储需求。

本发明授权一种用于河流测速的轻量化光流神经网络方法在权利要求书中公布了：1.一种用于河流测速的轻量化光流神经网络方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集水域表面流场的动态监测影像，获得反映不同流场自然特征的连续序列帧数据； S2、对原始流场影像进行裁剪预处理，利用相邻前后帧影像结合DeepFlow光流算法计算近似光流场，生成光流标签，构建面向河流场景的光流数据集； S3、搭建改进的轻量化ConvFFN-Flow光流估计模型，包括：ConvFFN特征提取模块、4D相关结构体模块、GRU光流残差迭代模块、上采样模块，并进行模型训练； 所述ConvFFN特征提取模块，用于对输入的目标前帧、后帧分别进行卷积编码，生成对应的特征表示，从前一帧中提取用于残差估计的上下文特征；通过ConvFFN模块，降低模型参数规模与计算量，并保持光流预测精度； 所述4D相关结构体模块，根据上下文特征构建像素级相关性表示，建立一个前帧像素位置和后帧像素位置成对索引的四维相关体； 所述GRU光流残差迭代模块，通过多轮迭代对初始光流进行残差修正，逐步获得稳定的低分辨率光流预测数据； 所述上采样模块，用于将经GRU残差迭代更新后的低分辨率光流预测数据恢复至输入图像分辨率，输出与原始图像分辨率一致的光流场数据； S4、基于光流场数据前、后两帧影像的像素坐标，利用预先标定的成像参数对像素点进行透射变换，获取在真实三维空间中的对应位置；根据两帧间同一空间点的三维坐标差异，计算实际位移量，并结合影像采集的帧率信息，推导得到水体表面的真实流速矢量大小及流向。

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