基于图像和事件的无监督学习稠密连续光流估计

胡建朗; 郭迟; 罗亚荣

doi:10.13203/j.whugis20230390

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基于图像和事件的无监督学习稠密连续光流估计

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 基于图像和事件的无监督学习稠密连续光流估计
- Unsupervised Dense and Continuous Optical Flow Estimation Based on Image and Event Data
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第11期页码：2260-2272
- 作者机构：
  
  1.武汉大学卫星导航定位技术研究中心，湖北武汉，430079
  2.武汉大学计算机学院，湖北武汉，430072
  3.湖北珞珈实验室，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  胡建朗，博士生，主要从事智能导航以及光流估计方面的研究。hujianlang123@whu.edu.cn
  罗亚荣，博士后。yarongluo@whu.edu.cn
- 基金信息：
  
  湖北重大科技专项(2022AAA009);中国博士后科学基金(2023TQ0248);湖北珞珈实验室开放基金(230100007)
- DOI：10.13203/j.whugis20230390
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-05-22，
  
  纸质出版：2025-11-05
- 稿件说明：
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胡建朗,郭迟,罗亚荣.基于图像和事件的无监督学习稠密连续光流估计[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2260-2272.

HU Jianlang,GUO Chi,LUO Yarong.Unsupervised Dense and Continuous Optical Flow Estimation Based on Image and Event Data[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2260-2272.
胡建朗,郭迟,罗亚荣.基于图像和事件的无监督学习稠密连续光流估计[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(11):2260-2272. DOI：10.13203/j.whugis20230390

HU Jianlang,GUO Chi,LUO Yarong.Unsupervised Dense and Continuous Optical Flow Estimation Based on Image and Event Data[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(11):2260-2272. DOI：10.13203/j.whugis20230390

摘要

为了获得稠密且连续的光流，并实现长时间间隔光流估计，提出一种基于图像和事件的多模态多尺度递归光流估计网络，它能够融合从输入的单个图像和对应事件流中提取的多尺度特征，并以从粗糙到精细和迭代递归的方式对输出的光流进行优化。为了摆脱对光流标注数据的依赖，采用无监督学习的方式对网络进行训练，并设计了动态损失过滤机制，该机制能够自适应地过滤训练过程中的不可靠监督梯度信号，进而实现更加有效的网络训练。采用MVSEC数据集对所提出的网络和策略进行综合对比分析，结果表明，所提方法具有更高的光流估计精度，尤其是在长时间间隔稠密光流估计方面，所提方法在3个室内序列上进行测试，并在平均端点误差和异常值百分比这两项指标上取得了最优结果，分别为1.43、1.87、1.68以及7.54%、14.36%、11.46%，均优于DCEIFlow方法，这说明所提方法不仅能够实现稠密且连续的光流估计，而且在长时间间隔光流估计方面也更加具有优势。

Abstract

Objectives

Dense and continuous optical flow plays an important role in many applications

including robot navigation

autonomous driving

motion planning

visual odometry

etc. Current related works mainly utilize shutter cameras and event cameras to output optical flow. However

dense and continuous flow estimation is still a challenge due to the fixed frame rate of shutter camera and the sparse event data. In addition

existing related approaches focus on the way how to integrate images and event data

but neglect to deal with the long-time-interval optical flow estimation.

Methods

To this end

we propose a multi-scale recurrent optical flow estimation framework fusing events and images. The network architecture contains three components: multi-scale feature extractor

image-event feature fusion module and flow recurrent updater. The multi-scale feature extractor is a convolutional neural network-based downsampler capable of mapping input image and event data into features at different scales. The image-event feature fusion module is applied to fuse features from two different modalities of data. The flow recurrent updater is a recurrent residual flow optimizer

incorporated the pyramid methods

estimating flow in coarse-to-fine way as well as performing flow feature refinement. Furthermore

to avoid expensive flow annotations and perform effective network training

we train network in the unsupervised way and design a novel training strategy

namely dynamic loss filtering mechanism

to filter out redundant and unreliable supervisory signals.

Results

We conduct a series of experiments on the MVSEC dataset. The results show that the proposed method performs well in both indoor and outdoor sequences. In particular

for long-time-interval dense optical flow estimation

the proposed method which tested on three indoor sequences achieves optimal performance in mean endpoint error and the percentage of anomalies

which are 1.43

1.87

and 1.68

as well as 7.54%

14.36%

and 11.46%

respectively.

Conclusions

The proposed method not only can perform dense and continuous optical flow estimation

but also has a remarkable advantage on long-time-interval optical flow estimation.

关键词

Keywords

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