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基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法

Name: 基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法
Brand: 北京工业大学
SKU: 2023100292850
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310029285.0 📄 发布日：2026/09/16

著录项目信息

申请日

2023-01-09

公开号

CN116091555B

公开日

2024-12-03

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

G06T7_269

IPC 分类号

G06T7_269 , G06V10_77 , G06V10_42 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习计算机视觉运动估计

应用场景

视频编码, 视频处理, 自动驾驶, 机器人视觉, 视频监控

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摘要

基于深度学习的端到端全局和局部运动估计方法属于图像处理领域。从原始视频中估计全局和局部运动是很有必要的。现有的全局和局部运动估计方法都不能以端到端的形式同时对视频帧中的两种运动进行估计。本发明提出了一种分别进行全局和局部运动估计的三模块运动估计网络，提出了基于特征维度变换和全局运动基的全局运动估计器，来约束全局运动估计模块关注全局低秩信息，并排除非全局信息的干扰。利用混合重构损失、全局重构损失和局部重构损失三个损失函数对网络进行无监督深度学习。在单应性估计数据集DHE和行为识别数据集NCAA上验证了本发明的有效性。实验结果表明，本发明具有比以往的方法更好的性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116091555B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于对应点匹配矩阵优化的低重叠点云配准方法

当前第 / 件

一种基于多阶段分形组合的点云补全方法及系统

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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