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龍圖騰網恭喜南昌工程學院申請的專利基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法與系統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：CN119648749B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202510171644.5，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法與系統是由王員云;金沈妙;周凌濤;劉欣;王軍設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法與系統，該方法通過采用基于空間通道求和注意力模塊的雙分支特征提取網絡進行圖像特征提取，在提取過程中經過空間注意力機制以及通道注意力機制的處理，實現空間域和通道域的信息交互，獲得大量結構化空間信息和通道信息，得到最終的模板特征和中間搜索特征，再將最終的模板特征和中間搜索特征進行融合，并送入頭部預測網絡，可以得到跟蹤目標在搜索區域的最大響應位置，從而進行目標跟蹤。本發明充分利用空間通道求和注意力的優勢，使得跟蹤器可以很好地應對跟蹤過程中出現的目標遮擋、快速移動、背景復雜等困難，可以實現更準確的跟蹤。

本發明授權基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于空間通道求和注意力的目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟1、基于空間注意力機制和通道注意力機制構建空間通道求和注意力模塊，基于空間通道求和注意力模塊與特征整合模塊構建雙分支特征提取網絡，基于變體自注意力機制構建特征融合網絡，雙分支特征提取網絡、特征融合網絡與頭部網絡構成目標跟蹤模型；步驟2、利用大規模數據集對雙分支特征提取網絡和特征融合網絡進行預訓練，得到預訓練的雙分支特征提取網絡和預訓練的特征融合網絡；步驟3、將圖像特征輸入預訓練的雙分支特征提取網絡，利用特征整合模塊對圖像特征進行融合，獲取融合圖像特征；將圖像特征和融合圖像特征進行殘差連接，并進行層歸一化操作，再將層歸一化結果送入空間通道求和注意力模塊進行空間域和通道域的信息交互，獲取注意力輸出；將注意力輸出依次經過層歸一化和多層感知機，再將多層感知機輸出與注意力輸出進行殘差連接，得到特征圖；步驟4、對第一幀的模板圖像和后續幀的搜索區域圖像進行預處理，分別對模板圖像和搜索區域圖像進行圖像塊嵌入操作，并對每個圖像塊嵌入位置編碼，得到模板特征和搜索區域特征；將模板特征和搜索區域特征分別輸入預訓練的雙分支特征提取網絡的兩個分支中，并采用迭代的方式重復步驟3若干次，得到最終的模板特征和中間搜索特征；步驟5、將最終的模板特征和中間搜索特征輸入至特征融合網絡進行融合，獲取二維特征圖，將二維特征圖輸入至頭部網絡，以獲取目標跟蹤框；步驟6、采用訓練集作為輸入重復步驟3至步驟5對目標跟蹤模型進行訓練，得到訓練后的目標跟蹤模型；步驟7、利用訓練后的目標跟蹤模型進行目標跟蹤。

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南昌工程學院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新區天祥大道289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”。