发明专利 已授权

基于编码-解码网络的深度运动分离方法

📄 申请号:CN202111076361.0 📄 发布日:2026/09/16

著录项目信息

申请日
2021-09-15
公开号
CN113920153B
公开日
2024-05-28
申请人
北京工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

视频监控, 自动驾驶, 视频编辑, 运动分析, 虚拟现实

摘要

基于编码‑解码网络的深度运动分离方法属于图像处理领域。从原始混合运动中估计全局运动和局部运动是有必要的。现有的全局运动估计算法无法表达复杂场景下的全部全局运动。同时,体育比赛转播视频等存在静止的记分牌等区域,对局部运动估计造成了影响。本发明提出了一种端到端的全局与局部运动估计网络,利用自动编码器将原始运动编码为代表全部全局运动的低维向量后解码为全局运动场。网络通过混合运动场中全局运动区域的运动值进行弱监督学习。进一步,Attention U‑net将粗糙局部运动中的记分牌等噪声区域的运动值去除,得到纯净的局部运动。在行为识别数据集NCAA,UCF‑101和单应性估计数据集DHE上的实验表明,该方法的全局运动和局部运动估计结果好于现有方法。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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