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龍圖騰網恭喜安徽大學申請的專利基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法及裝置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：CN114445462B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210095464.X，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法及裝置是由蔡先琛;李成龍;賈雅晴;朱啟文;湯進設計研發完成，并于2022-01-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法及裝置，屬于計算機視覺技術領域，包括：輸入一對配準的多模態圖像，通過自適應卷積模塊，在每一層卷積之后生成對應于特征圖大小的權重張量，逐像素的對不同模態間的輸入進行自適應融合，通過將融合結果與單個輸入模態特征再次進行兩個模態特征的自適應融合，實現跨模態信息交互和單個模態信息增強；根據每個視頻的第一幀收集樣本微調全連接層以應對特定于實例的挑戰；最后送入全連接層的最末層進行二分類操作，來得到最終的預測結果。通過將融合結果與單個模態的特征執行自適應融合操作，實現模態間的特征互補，進提高跟蹤模型性能。

本發明授權基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應卷積的跨模態視覺跟蹤方法，其特征在于，用于利用跟蹤模型實現目標跟蹤，所述方法包括：獲取可見光圖像和熱紅外圖像，并將所述可見光圖像和所述熱紅外圖像進行融合，得到初始特征圖，所述可見光圖像和所述熱紅外圖像由一對配準的多模態視頻產生；分別對所述可見光圖像、所述熱紅外圖像和所述初始特征圖進行特征提取，得到所述可見光圖像的特征圖、所述熱紅外圖像的特征圖以及所述初始特征圖的子特征圖；將所述可見光圖像的特征圖、所述熱紅外圖像的特征圖以及所述初始特征圖的子特征圖進行自適應卷積融合，得到第一融合特征圖，并將所述第一融合特征圖分別與所述可見光圖像的特征圖及所述熱紅外圖像的特征圖進行自適應卷積融合，得到第二融合特征圖和第三融合特征圖；對所述第一融合特征圖、所述第二融合特征圖以及所述第三融合特征圖進行融合，得到雙模態增強特征圖，包括分別對所述第一融合特征圖、所述第二融合特征圖和所述第三融合特征圖進行特征提取，得到所述第一融合特征圖的子特征圖、所述第二融合特征圖的子特征圖和所述第三融合特征圖的子特征圖；將所述第一融合特征圖的子特征圖、所述第二融合特征圖的子特征圖和所述第三融合特征圖的子特征圖進行自適應卷積融合，得到第四融合特征圖，并將所述第四融合特征圖分別與所述第二融合特征圖的子特征圖及所述第三融合特征圖的子特征圖進行自適應卷積融合，得到第五融合特征圖和第六融合特征圖；分別對所述第四融合特征圖、所述第五融合特征圖和所述第六融合特征圖進行特征提取后并進行自適應卷積融合，得到所述雙模態增強特征圖；對所述雙模態增強特征圖進行雙線性插值計算，生成校準特征圖；基于所述校準特征圖，預測所述多模態視頻中當前幀的目標位置。

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安徽大學，其通訊地址為：230039 安徽省合肥市蜀山區肥西路3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”。