一种基于深度学习光流估计的水面流速检测方法

本发明公开了一种基于深度学习光流估计的水面流速检测方法，属于计算机视觉技术领域的运动估计任务。包含以下步骤：构建水面流速的光流估计网络，构建用于水面流速估计的光流数据集，训练水面流速的光流估计网络模型，测试与使用水面流速的光流估计网络模型。本发明充分利用了深度学习光流估计模型在运动估计领域内展现的优势，通过使用多尺度融合的特征提取网络，利用补丁卷积计算相邻帧之间的多尺度相关性，引入KPA注意力机制，设计一种多尺度注意力融合优化网络，平均测速误差仅有0.056m/s，实现了无示踪物的水面流速检测，并提升了模型在光照不均、复杂背景环境等干扰中的识别精度。