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龍圖騰網恭喜安徽大學申請的專利一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法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：CN114022516B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202111346472.9，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法是由王福田;楊嵐嵐;李成龍;湯進;羅斌設計研發完成，并于2021-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法，提供一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法，通過在主干網絡中引入目標位置注意力模塊來關注目標位置信息，并利用高秩指導模塊關注重要的通道并指導可見光和熱紅外特征圖的融合，進一步提高目標跟蹤的效果，可根據目標結果的成功與否來判斷是否更新網絡模型。本發明能夠更加精確定位目標的位置，同時減少噪聲干擾。

本發明授權一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于高秩特征和位置注意力的雙模態視覺跟蹤方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1：對配準的多模態圖像，在其相應可見光和熱紅外視頻中分別取視頻的第一幀圖像，在第一幀上框出要跟蹤的目標框，然后以目標框的中心點為均值進行高斯分布采樣，總共采集若干個候選樣本框；步驟2：將步驟1所得兩個模態的候選樣本框分別輸入到網絡模型中，通過網絡模型的主干網絡對這兩個模態的候選樣本框進行特征提取，主干網絡使用VGG-M的前三個卷積層，這三個卷積層上均添加有一個分支，通過該分支引入目標位置注意力模塊以此來關注跟蹤目標的位置信息；其中，對于第一層卷積層，直接對可見光和熱紅外兩個模態的特征圖做加法操作，然后送入到目標位置注意力模塊；對于第二層卷積層在其目標位置注意力模塊的分支上引入卷積和池化操作，通過卷積和池化使得此處目標位置注意力模塊的分支特征圖與主干網絡的特征圖大小匹配；步驟3：在第三層卷積操作后，對于可見光和熱紅外兩個模態的主干網絡均后引入有高秩指導模塊，通過高秩指導模塊指導兩個模態融合，同時刪除噪聲通道對應的特征圖；具體過程如下：首先分別計算兩個模態圖像經第三層卷積層所得特征圖對應的秩信息，然后對這兩個模態的秩分別做歸一化操作，對于秩的值低于設定閾值的特征圖做置零操作，接著將歸一化后的兩個秩值作為權重來指導可見光和熱紅外兩個模態的特征融合；此處，特征融合方式是對可見光和熱紅外圖像的特征圖進行連接concat操作；步驟4：將經過高秩指導模塊融合特征送入到三個全連接層，一共有三個全連接層；前兩個全連接層后均加入神經元隨機激活函數，來緩解過擬合的問題；第三個全連接層用以分樣本框是正樣本還是負樣本，并在第三層全連接層后引入softmax層，經過softmax計算得到候選樣本框的正負樣本得分，正樣本中得分最高的候選框即預測為要跟蹤的目標結果；步驟5：根據上述所得要跟蹤的目標結果的成功與否來判斷是否更新網絡模型，若跟蹤失敗則進行一次短期更新；若跟蹤成功則繼續跟蹤下一幀圖片；且每隔十幀圖像，則進行一次長期更新。

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：230601 安徽省合肥市經開區九龍路111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”。