Optiskā plūsma apraksta kustīgu objektu datorizētu izsekošanu, analizējot satura atšķirības starp video kadriem. Videoklipā gan objekts, gan novērotājs var būt kustībā; dators var atrast norādes, kas iezīmē atsevišķu nekustīgu attēlu robežas, malas un reģionus. To progresēšanas noteikšana ļauj datoram sekot objektam laikā un telpā. Tehnoloģija tiek izmantota nozarēs un pētniecībā, tostarp bezpilota lidaparātu (UAV) un drošības sistēmu darbībā.
Divas galvenās metodes rada šo datora redzējumu: uz gradientu balstīta un uz funkcijām balstīta kustības noteikšana. Uz gradientu balstīta optiskā plūsma mēra attēla intensitātes izmaiņas telpā un laikā. Tas skenē blīvas plūsmas lauka plakni. Uz funkcijām balstītas plūsmas pārklāj objektu malas kadros, lai atzīmētu progresu.
Šis paņēmiens atgādina videokameras attēla stabilizāciju, kas ļauj fiksēto redzes lauku kadrā, neskatoties uz kameras vibrāciju. Optiskās plūsmas algoritmi secīgi aprēķina atbilstību starp attēliem. Dators katru attēlu sadala kvadrātveida režģos. Divu attēlu pārklājums ļauj salīdzināt, lai atrastu vislabākās kvadrātu atbilstības. Kad dators atrod spēli, tas novelk līniju starp atšķirības punktiem, ko dažreiz sauc par adatām.
Algoritmi darbojas sistemātiski no rupjas līdz smalkai izšķirtspējai. Tas ļauj izsekot kustībai starp attēliem ar atšķirīgu izšķirtspēju. Dators neatpazīst objektus, bet tikai nosaka un ievēro objektu īpašības, kuras var salīdzināt starp kadriem.
Optisko plūsmas vektoru skaitļošana var noteikt un izsekot objektus, kā arī iegūt attēla dominējošo plakni. Tas var palīdzēt robotizētā navigācijā un vizuālajā odometrijā vai robota orientācijā un novietojumā. Tas atzīmē ne tikai objektus, bet arī apkārtējo vidi trīs dimensijās un sniedz robotiem reālistiskāku telpisko izpratni. Vektori, kas aprēķināti plaknē, ļauj procesoram secināt un reaģēt uz kustībām, kas iegūtas no kadriem.
Daži optiskās plūsmas tehnikas trūkumi ietver datu zudumu, kas rodas kvadrātu dēļ, kurus dators nevar saskaņot starp attēliem. Šīs nepārspējamās vietas paliek brīvas un rada plakanus tukšumus, samazinot precizitāti. Skaidras malas vai stabili elementi, piemēram, stūri, veicina plūsmas analīzi.
Detalizēti faktori var būt neskaidri, ja arī novērotājs atrodas kustībā, jo tas nevar atšķirt noteiktus elementus no viena kadra uz kadru. Analīze sadala kustību šķietamajā globālajā plūsmā un lokalizētā objekta kustībā jeb ego kustībā. Telpiskās un laika izmaiņas malās vai attēla intensitātē pazūd kameras kustībā un kustīgās vides globālajā plūsmā. Analīze tiek uzlabota, ja dators var novērst globālās plūsmas ietekmi.