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作者：徐煦;马鹏飞;司建军;高国军;
单位：国能宝日希勒能源有限公司设备维修中心;
摘要：为解决光流估计网络在目标边缘分割、运动速度和运动方向不准确的问题，提出基于视频帧间局部相关信息的光流估计网络。运用特征编码器从图像中提取出编码特征，通过上下文网络获取图像的上下文特征。采用下采样处理减小特征尺寸提高计算效率。根据连续两帧光流图像位移较小的特性，提出一种分区计算视觉相似度的方法，构建更为精细的4D相关体。采用残差滤波器和相似卷积块的方法，分别针对相关体和光流信息进行操作，更有效地保留局部微小位移信息。研究结果表明：采用基于视频帧间局部相关信息的光流估计网络进行计算，端点误差分别实现了8.0%和5.7%的优化，显著提升了光流估计的准确性，对复杂场景下光流信息提取更准确。研究结果可为自动驾驶、智能安防等领域提供参考。
关键词：计算机视觉;;光流估计;;深度学习;;区域匹配;;迭代更新
基金资助：国家自然科学基金项目（61601213）
