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动态场景理解：光流估计与运动分割技术

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动态场景理解：光流估计与运动分割技术

  • 一、前言
  • 二、光流估计技术​
    • 2.1 光流的基本概念​
    • 2.2 基于梯度的光流估计方法​
      • 2.2.1 Horn - Schunck 算法​
      • 2.2.2 Lucas - Kanade 算法​
    • 2.3 基于深度学习的光流估计方法​
  • 三、运动分割技术​
    • 3.1 基于光流的运动分割方法​
    • 3.2 基于区域的运动分割方法​
    • 3.3 基于深度学习的运动分割方法​
  • 四、光流估计与运动分割的评估方法​
    • 4.1 光流估计的评估指标​
    • 4.2 运动分割的评估指标​
  • 五、实际应用案例​
    • 5.1 自动驾驶中的应用​
    • 5.2 视频监控中的应用​
    • 5.3 机器人导航中的应用​
  • 六、总结与展望​
  • 致读者一封信

动态场景理解：光流估计与运动分割技术 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域，动态场景理解旨在使计算机能够像人类一样感知和理解动态环境中的各种信息。光流估计和运动分割作为动态场景理解的关键技术，对于机器人导航、视频监控、自动驾驶等众多应用具有举足轻重的作用。光流估计主要用于计算图像序列中像素点的运动矢量，而运动分割则是将场景中的运动对象从背景中分离出来。二者相互关联又各有侧重，共同为动态场景的深入理解提供支撑。

动态场景理解：光流估计与运动分割技术_第1张图片

一、前言

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