基于编码-解码网络的深度运动分离方法（图像处理、计算机视觉、深度学习）（2024年下证）

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。

《基于编码-解码网络的深度运动分离方法（图像处理、计算机视觉、深度学习）（2024年下证）》是一发明专利，专利号为 2021110763610，当前法律状态为已下证，由北京工业大学提出申请，发明人为毋立芳;杨雨辰;简萌;相叶;石戈;赵博煊，申请日期为2021-09-15，公开（公告）日期为2024-05-28，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/207 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像处理、视频分析、计算机视觉、机器学习、深度学习、监控。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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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