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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利一种基于运动过滤和调整的特征匹配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：CN119169314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411298684.8，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于运动过滤和调整的特征匹配方法是由赖桃桃;张一凡;李佐勇设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于运动过滤和调整的特征匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于运动过滤和调整的特征匹配方法，属于计算机视觉技术领域。提出了一种运动过滤和调整网络，以减轻捕获上下文时异常值的影响。具体来说，首先，设计一个运动过滤块来去除离群点并迭代地捕获上下文。然后，设计了一个正则化和调整块来估计并调整具有额外位置信息的精确运动场。本发明方法能有效地捕获上下文以及估计准确的运动场；本发明方法可应用于姿态估计、点云配准、图像拼接和运动分割等多个领域。

本发明授权一种基于运动过滤和调整的特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动过滤和调整的特征匹配方法，其特征在于，包括： 设计一个运动过滤块来去除离群点并迭代地捕获上下文； 设计一个正则化和调整块来估计并调整具有额外位置信息的精确运动场； 该方法包括如下步骤： A、给定一组由两张图像组成的图像对，对图像对的两张图像提取关键点以及相应的描述符，根据描述符相似度构建包含错误匹配的初始匹配集合； B、从初始匹配集合计算初始的无序运动向量集合，并通过多层感知器映射到高维空间； C、利用包含多个注意力池化层的运动过滤模块，逐步去除错误的运动向量并有效捕获上下文信息； D、使用网格嵌入和图注意力网络将无序的运动向量转换为有序向量以表示运动场； E、使用更精细的网格嵌入调整运动场中的有序运动向量以更好地表示局部运动； F、使用图注意力网络根据运动场对初始的无序运动向量集合进行校正，根据校正前后的无序运动向量的差异，使用多层感知器预测正确错误匹配分类结果； G、根据分类结果，利用加权八点算法估计本质矩阵； 步骤B中，从初始匹配集合计算初始的无序运动向量集合M，并通过多层感知器映射到C维空间，得到C维向量集合F； 步骤C具体实现如下： 设第p个注意力池化层的输入为Fp，初始注意力池化层的输入F0＝F，根据一个下采样率rp，去除Fp中潜在的错误运动向量： sp＝sigmoidΓPointCNFp 其中，PointCN·为上下文归一模块，Γ为一个全连接层，sigmoid为激活函数，sp表示运动向量置信度集合，表示经过top-k函数筛选后的运动向量子集； 利用上下文聚合将输入集合中包含的上下文信息融合到子集中： 其中，Cgg表示上下文聚合操作；得到的子集Fp+1将作为下一个注意力池化层的输入。

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