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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119832027B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510316889.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)是由鄭鈺輝;強(qiáng)旭艷;張國慶設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及圖像識別與目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：將最近幀模板圖像和搜索區(qū)域圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)處理層后分別生成模板token序列和搜索token序列，并緩存至重跟蹤緩存區(qū)；然后將兩個序列拼接得到混合序列，并輸入至預(yù)先建立的前景感知編碼器內(nèi)，得到輸出序列，對輸出序列中的搜索區(qū)域特征序列進(jìn)行填充并輸入至預(yù)測頭內(nèi)，得到預(yù)測結(jié)果；若連續(xù)t幀的預(yù)測結(jié)果均低于預(yù)設(shè)預(yù)期值，則啟用重跟蹤策略，經(jīng)通用編碼器得到重跟蹤的預(yù)測結(jié)果，并在重跟蹤評估區(qū)進(jìn)行綜合評估，得到最佳跟蹤結(jié)果。該方法不僅有效減輕背景干擾，還能及時糾正跟蹤偏差。

本發(fā)明授權(quán)基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于重跟蹤策略的前景感知Transformer目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，方法包括以下步驟：接收最近幀模板圖像和搜索區(qū)域圖像，將最近幀模板圖像和搜索區(qū)域圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的預(yù)處理層后分別生成模板token序列和搜索token序列，并將模板token序列和搜索token序列緩存至重跟蹤緩存區(qū)；將模板token序列和搜索token序列進(jìn)行拼接，得到混合序列，將混合序列輸入至預(yù)先建立的前景感知Transformer編碼器內(nèi)，得到輸出序列，對輸出序列中的搜索區(qū)域特征序列進(jìn)行填充，將填充后的輸出序列輸入至預(yù)測頭內(nèi)，得到預(yù)測結(jié)果；所述將混合序列輸入至預(yù)先建立的前景感知Transformer編碼器內(nèi)后，采用前景增強(qiáng)多頭自注意力模塊提取融合混合序列的特征，并利用背景篩除模塊篩選丟棄背景token；所述用前景增強(qiáng)多頭自注意力模塊提取融合混合序列的特征的計算過程如下： 式中，F(xiàn)EA表示單個前景增強(qiáng)自注意力頭的計算，q、k、v表示輸入的查詢向量、鍵向量、值向量，Softmax為激活函數(shù)，Maxj表示注意力權(quán)重矩陣中每行前K個最大值，kT表示混合序列鍵k的轉(zhuǎn)置，是混合token序列的維度，表示一個0值矩陣，kzT和kxT分別為模板序列鍵的轉(zhuǎn)置和搜索序列鍵的轉(zhuǎn)置，前景增強(qiáng)多頭自注意力計算公式如下： 式中，F(xiàn)EMSA表示前景增強(qiáng)多頭注意力結(jié)果，Concat表示拼接操作，headi表示第i個前景增強(qiáng)自注意力頭的計算結(jié)果，前景增強(qiáng)多頭注意力模塊的輸出與混合token序列M1殘差相加，輸入背景篩除模塊；將預(yù)測結(jié)果與預(yù)設(shè)預(yù)期值進(jìn)行比較，若連續(xù)t幀的預(yù)測結(jié)果均低于預(yù)設(shè)預(yù)期值，則將預(yù)測結(jié)果存入重跟蹤評估區(qū)，并將重跟蹤緩存區(qū)內(nèi)的模板token序列和搜索token序列輸入通用Transformer編碼器中跟蹤預(yù)測，得到重跟蹤的預(yù)測結(jié)果，在重跟蹤評估區(qū)將預(yù)測結(jié)果與重跟蹤的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合評估，得到最佳跟蹤結(jié)果，并在線更新模板圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市浦口區(qū)寧六路219號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。