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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120495352B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510984554.8，技術領域涉及：G06T7/269；該發明授權基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法是由邵文澤;朱金晶;李瀏詣;王建;石峰設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法在說明書摘要公布了：本發明提出了基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法，包括以下步驟：準備數據集；將事件數據劃分并編碼為時空體素表示；構建運動感知時空聚合模型，包括雙向相關體積模塊、空間特征增強模塊和時空運動協同模塊；利用訓練集對模型進行訓練，并通過反向傳播算法不斷優化模型參數，生成對應的高分辨率稠密光流圖。本發明方法能夠有效緩解事件數據稀疏性導致的空間信息缺失問題，并利用時間一致性增強運動軌跡的穩定感知能力，從而顯著提升光流估計的準確性，適用于自動駕駛、機器人導航、智能監控等高動態環境下對精確運動感知和實時響應能力要求較高的任務場景。

本發明授權基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法在權利要求書中公布了：1.基于運動感知與時空協同建模的事件相機光流估計方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，采集真實場景下的原始事件數據，并通過多傳感器融合生成對應的偽真值光流標簽，構建用于訓練與評估的事件光流數據集； 步驟2，對原始事件數據進行時域上的離散化，將其編碼為具有固定時間分辨率的事件體素序列，使用雙向體素化策略，以參考時間點為中心，將事件體素序列劃分為前向和后向兩個子段，作為后續模型的輸入； 步驟3，構建基于深度遞歸神經網絡的運動感知時空聚合模型，包括雙向相關體積模塊、狀態空間特征增強模塊以及時空運動協同模塊； 步驟4，將預處理后的事件光流數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集，利用訓練集對模型進行訓練，其中雙向相關體積模塊與狀態空間特征增強模塊協同提取事件體素序列中的多尺度時空特征；時空運動協同模塊在解碼階段對提取的多尺度時空特征進行動態建模與融合，輸出高分辨率的稠密光流圖；通過反向傳播算法不斷優化模型參數，以最小化損失函數，同時借助驗證集對訓練過程進行性能監控與調整； 步驟5，在完成訓練后，選取驗證集上性能最優的模型，對測試集的事件體素序列進行光流估計，生成對應的高分辨率稠密光流圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。