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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利图像位移确定方法、装置及电子设备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：CN114663472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210155374.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权图像位移确定方法、装置及电子设备是由郑家琪;朱大立;曾华林;杨龙;何蕴轩设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像位移确定方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像位移确定方法、装置及电子设备；涉及图像处理技术领域。其中，所述方法包括：获取连续的多张散斑图像；将所述多张散斑图像输入由卷积神经网络构成的位移检测模型，所述位移检测模型用于提取所述多张散斑图像之间目标物体的位移；获取所述位移检测模型输出的位移，基于所述位移确定所述目标物体的运动信息。本发明能够提高图像位移的计算速率。

本发明授权图像位移确定方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种图像位移确定方法，其特征在于，包括： 获取连续的多张散斑图像； 将所述多张散斑图像输入由卷积神经网络构成的位移检测模型，所述位移检测模型用于提取所述多张散斑图像之间目标物体的位移； 获取所述位移检测模型输出的位移，基于所述位移确定所述目标物体的运动信息； 其中，所述位移检测模型包括输入层、三维卷积层、二维卷积层以及检测层；所述将所述多张散斑图像输入由卷积神经网络构成的位移检测模型，包括： 将所述多张散斑图像输入所述输入层，获取所述输入层对所述散斑图像提取的第一特征数据； 将所述多张散斑图像各自对应的所述第一特征数据，按照所述多张散斑图像的时间顺序堆叠为三维数据，所述三维数据的长、宽维度上为图像的运动信息，且深度上为时间信息； 将所述三维数据输入所述三维卷积层，获得所述三维卷积层输出的第二特征数据，并将所述第二特征数据转化为二维； 将所述二维的第二特征数据输入所述二维卷积层，获得第三特征数据，所述二维卷积层中包括多个残差单元，每个残差单元的通道数逐步增加，所述多个残差单元用于从时间与空间上进行特征的逐层提取，每个所述残差单元包括两个残差块，第二个残差块的输入为第一个残差块的输出与第一个残差块的输入相加的结果； 将所述第三特征数据输入所述检测层，通过所述检测层确定所述位移。

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