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龙图腾网恭喜长春大学申请的专利融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统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：CN119360175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411918009.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统是由王一帆;蔡泓宇;王柳设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统在说明书摘要公布了：融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统。属于图像处理技术领域，具体涉及精细光流估计技术领域。其解决了RAFT网络估计精度降低的问题。所述系统包括特征提取网络模块、超分辨率迭代更新模块和上下文网络模块；所述特征提取网络模块用于提取相邻两帧图像的特征，并将提取后的相关特征输入超分辨率迭代更行模块；所述上下文网络模块用于提取相邻两帧图像中前一帧图像的上下文特征，并将提取后的上下文特征输入超分辨率迭代更新模块；所述超分辨率迭代更新模块对相关特征和上下文特征进行融合，得到具有超分辨率的光流矢量图输出。

本发明授权融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统在权利要求书中公布了：1.融合多尺度核选择与超分辨率技术的精细光流估计系统，其特征在于，所述系统包括特征提取网络模块、超分辨率迭代更新模块和上下文网络模块；所述特征提取网络模块用于提取相邻两帧图像的特征，并将提取后的相关特征输入超分辨率迭代更新模块；所述上下文网络模块用于提取相邻两帧图像中前一帧图像的上下文特征，并将提取后的上下文特征输入超分辨率迭代更新模块；上下文网络模块中从输入到输出依次包括残差网络、多尺度核选择性网络、卷积层和残差连接层，所述残差连接层将卷积层的输出与残差网络的输出相加，得到上下文特征，所述残差网络由输入到输出依次包括7*7卷积层、六个残差单元和3*3卷积层，六个残差单元的通道数依次为64、64、96、96、128和128；所述多尺度核选择性网络包括Fuse部分和Select部分；Fuse部分接收来自第二个残差单元、第四个残差单元、第六个残差单元以及3*3卷积层的特征信息并组合，获得多尺度特征，对多尺度特征在空间维度上进行全局平局池化和最大平均池化，得到组合特征，对组合特征进行卷积核和激活操作，得到紧凑特征，将紧凑特征输入四个并行的卷积层，获得四个与第二个残差单元、第四个残差单元、第六个残差单元以及3*3卷积层对应的描述符V1、V2、V3以及V4；Select部分对V1、V2、V3以及V4进行激活操作，分别得到激活系数s1、s2、s3以及s4，使用激活系数分别对V1、V2、V3以及V4进行校准，再对校准后的描述符进行融合，得到经过核选择机制处理过的上下文特征；超分辨率迭代更新模块以基准网络RAFT中的迭代更新模块为基础，并在上下文特征输入门控激活单元前的通路中加入无参数Swift3D权重注意力机制，超分辨率迭代更新模块对相关特征和上下文特征进行融合，得到具有超分辨率的光流矢量图输出。

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