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龙图腾网获悉深圳市爱培科技术股份有限公司申请的专利一种光流估计模型训练方法、光流估计方法、装置及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：CN119579657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411678071.7，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权一种光流估计模型训练方法、光流估计方法、装置及设备是由俞正中;李建华;杨文帮;赵建川;赵勇;李福池设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光流估计模型训练方法、光流估计方法、装置及设备在说明书摘要公布了：一种光流估计模型训练方法、光流估计方法、装置及设备，包括利用待训练的光流估计模型分别提取出训练图像对中的前帧训练图像的多张不同尺度的前帧特征图像和训练图像对中的后帧训练图像的多张不同尺度的后帧特征图像；提取出前帧训练图像的多张不同尺度的注意力特征图；根据多张不同尺度的前帧特征图像，多张不同尺度的后帧特征图像、多张不同尺度的注意力特征图，预测得到多张不同尺度的预测光流图；根据多张不同尺度的预测光流图和真实光流场构建目标损失函数，利用目标损失函数对待训练的光流估计模型进行模型训练，得到训练好的光流估计模型。解决传统的光流估计算法在处理复杂场景或者运动剧烈的图像时存在误差的技术问题。

本发明授权一种光流估计模型训练方法、光流估计方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种光流估计模型训练方法, 其特征在于，包括： 获取训练图像序列，从所述训练图像序列中获取训练图像对，其中，所述训练图像对包括相邻的两帧训练图像； 利用预设的待训练的光流估计模型中的特征提取网络分别提取出所述训练图像对中的前帧训练图像的多张不同尺度的前帧特征图像和所述训练图像对中的后帧训练图像的多张不同尺度的后帧特征图像；所述多张不同尺度的前帧特征图像包括N个不同尺度的前帧特征图像，所述多张不同尺度的后帧特征图像包括N个不同尺度的后帧特征图像； 利用所述待训练的光流估计模型中的注意力模块提取出所述前帧训练图像的多张不同尺度的注意力特征图；所述多张不同尺度的注意力特征图包括N个不同尺度的注意力特征图，其中，从第N个尺度的前帧特征图像到第1个尺度的前帧特征图像的尺度递减，第n个尺度的前帧特征图像、第n个尺度的后帧特征图像和第n个尺度的注意力特征图的尺度相同，n=1,...,N，N为不小于2的整数； 根据第1个尺度的前帧特征图像和第1个尺度的后帧特征图像生成相关特征图，根据所述相关特征图进行光流预测以生成第1个尺度的预测光流图； 对于第k个尺度的前帧特征图像和第k个尺度的后帧特征图像，将第k‑1个尺度的预测光流图上采样到第k个尺度上，得到第k个尺度的上采样光流图，并根据所述第k个尺度的上采样光流图和所述第k个尺度的后帧特征图像获取第k个尺度的预测前帧特征图像，计算所述第k个尺度的预测前帧特征图像和所述第k个尺度的前帧特征图像之间的重投影误差，得到第k个尺度的误差光流估计；其中，k=2,...,N； 对所述第k个尺度的误差光流估计、第k个尺度的注意力特征图、所述第k个尺度的上采样光流图和所述第k个尺度的前帧特征图像进行融合，得到第k个尺度的预测光流图； 根据所述多张不同尺度的预测光流图和预设真实光流场构建目标损失函数，利用所述目标损失函数对所述待训练的光流估计模型进行模型训练，得到训练好的光流估计模型。

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