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龙图腾网获悉杭州飞引科技有限公司申请的专利一种基于混合专家网络光流估计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121190529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511733028.0，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权一种基于混合专家网络光流估计方法及系统是由周志湖;钟思思;叶蔚萍;王丹骏;孙远;赵永标;毛科技设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家网络光流估计方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于混合专家网络光流估计方法及系统，属于计算机视觉与人工智能领域。先对输入两帧图像预处理，通过含稀疏激活机制的混合专家特征提取器MoEE提取低分辨率特征，减少冗余计算；再对低分辨率特征图执行点积运算，构建4D相关体积以捕捉像素运动匹配关系；随后利用混合专家更新器MoEU，通过动态专家选择机制迭代更新隐状态并回归残差流增量，优化光流精度；最后通过多尺度上采样模块重建高分辨率光流场，输出高精度光流结果。该算法通过MoE架构实现动态资源分配，在保证光流估计精度的同时显著降低计算成本，可适配自动驾驶、无人机等资源受限场景，兼顾高效推理与灵活部署。

本发明授权一种基于混合专家网络光流估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家网络光流估计方法，其特征在于，所述方法包括： 对输入的两帧图像进行预处理，通过混合专家特征提取器MoEE提取低分辨率特征，获得低分辨率特征图；所述对输入的两帧图像进行预处理，通过混合专家特征提取器MoEE提取低分辨率特征，包括：将输入的两帧图像标准化至[0,1]范围，并调整图像尺寸为8的倍数；所述混合专家特征提取器MoEE包含深度可分离卷积层、层归一化与混合专家MoE层，混合专家MoE层设有共享专家与路由专家，通过Top-K稀疏激活策略动态分配计算资源，提取得到维度为预设分辨率的低分辨率特征图； 对所述两帧图像的低分辨率特征图进行点积运算，构建用于捕捉像素间运动匹配关系的4D相关体积信息；所述对所述两帧图像的低分辨率特征图进行点积运算，构建用于捕捉像素间运动匹配关系的4D相关体积信息，包括：设两帧图像的低分辨率特征图分别为f1、f2，通过公式计算4D相关体积，其中，i,j为特征图f1的像素坐标，k,l为特征图f2的像素坐标，d为特征通道维度，corrf1,f2i,j,k,l为4D相关体积中对应位置的像素匹配值； 在训练与推理阶段，利用混合专家更新器MoEU迭代优化光流，通过动态专家选择机制更新隐状态，并回归残差流增量；所述在训练与推理阶段，利用混合专家更新器MoEU迭代优化光流，通过动态专家选择机制更新隐状态，并回归残差流增量，包括：初始化隐状态h0和初始光流场μ0；迭代执行预设次数的优化步骤，包括：根据当前光流场从4D相关体积中查找匹配特征，通过运动编码器计算运动特征；将运动特征、当前隐状态与第一帧图像的上下文特征输入混合专家更新器MoEU，采用动态路由策略自适应选择专家更新隐状态；通过光流头网络对更新后的隐状态进行处理，回归残差流增量；基于残差流增量更新光流场；所述动态路由策略采用门控机制，通过公式Gx=SoftmaxTopKWgx,k实现，其中为路由权重矩阵，x为输入至混合专家更新器MoEU的特征，k为激活专家数量，TopK函数用于筛选出权重最大的k个专家，Softmax函数用于对筛选后的专家权重进行归一化； 通过多尺度上采样模块对优化后的低分辨率光流场进行上采样，重建高分辨率光流场，输出最终的高精度光流估计结果。

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