一种基于改进FlowNetS的光流估计方法

本发明提供了一种基于改进FlowNetS的光流估计方法，主要解决现有技术中光流估计方法在运动复杂的环境下识别精度较差的问题。本发明采用的方法基于编码器‑解码器架构的FlowNetS框架，并引入叠加融合模块，利用叠加融合模块增强FlowNetS模型的特征表达能力，并通过多数据集训练和Adam优化算法提高方法的准确性和鲁棒性。使用本发明的方法，光流估计精度误差精度较现有技术有显著提升。