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龙图腾网获悉浙江大学;瑞芯微电子股份有限公司申请的专利一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测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：CN116051922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211695752.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测方法是由姚博文;沈会良;简欢设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测方法，该方法包括以下步骤：S1：设计构建可信度RAFT网络；S2：训练得到跨模态的可信度RAFT网络；S3：输入图像预处理；S4：获得预测的光流和可信度对数图：将两幅经过预处理后的输入图片送入跨模态的可信度RAFT网络，获得预测的光流和可信度对数图；S5：将光流和可信度对数图进行后处理，得到对光流各个区域可信程度的预测。该方法能够较为准确的预测跨模态图像之间的光流，泛化性好。本发明方法有利于推动跨模态图像配准和光流预测领域的发展，减小训练集标注的负担，有较高的实际应用价值。

本发明授权一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RAFT网络的跨模态图像光流预测方法，该方法包括以下步骤： S1：设计构建可信度RAFT网络：在RAFT网络的循环迭代结构中加入可信度估计模块，用于估计输出的光流各个区域的可信程度； S1中，在RAFT网络中的GRU读入经过当前光流变换的特征图2与特征图1之间的相关性以及输入图像1的内容编码信息，更新内部隐变量，并输出新的光流估计；所述的可信度预测模块连接在RAFT网络的GRU模块之后，参与RAFT网络的多次循环迭代，在每一次迭代时都输出当前估计的光流的可信性；可信度模块同时读入隐变量、特征图1、特征图2和光流，将特征图2按照光流变换后获得变换后的特征图2，与特征图1计算相关性，并在使用3×3卷积将特征初步整合后，与隐变量在通道维度连接，通过两个卷积层解码输出可信度对数图； S2：训练跨模态图像光流预测网络：对可信度RAFT网络使用跨模态数据增强的方式训练，得到跨模态的可信度RAFT网络； S2中，对可信度RAFT网络使用跨模态数据增强的方式训练是指：在现有标注有光流真值的可见光图像训练集上，通过自定义映射函数亮度重映射、颜色通道交换、高斯模糊、图像锐化的方式进行数据增强，减弱图像与可见光图像之间的亮度关系，模拟多种不同模态的图像，对可信度RAFT网络进行跨模态图像配准能力的训练； S3：输入图像预处理：将两幅输入图像进行图像预处理，使二者符合可信度RAFT网络的输入格式； S4：获得预测的光流和可信度对数图：将两幅经过预处理后的输入图片送入跨模态的可信度RAFT网络，获得预测的光流和可信度对数图； S5：将光流和可信度对数图进行后处理，得到对光流各个区域可信程度的预测。

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