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龍圖騰網恭喜南昌工程學院申請的專利基于多尺度特征和共線注意力模塊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：CN119672072B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510193877.5，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權基于多尺度特征和共線注意力模塊的目標跟蹤方法與系統是由王員云;劉欣;王軍;周凌濤;金沈妙設計研發完成，并于2025-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度特征和共線注意力模塊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多尺度特征和共線注意力模塊的目標跟蹤方法與系統，該方法包括：構建特征融合網絡模型；以模板圖像以及搜索區域圖像作為單殘差多尺度塊的輸入特征，得到單殘差多尺度特征塊的輸出特征；模板分支中，模板分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征進行處理，得到最終的自注意力；結合最終的自注意力對特征融合網絡模型進行預訓練；將模板圖像以及搜索區域圖像作為預訓練后的特征融合網絡模型的輸入特征，得到新的單殘差多尺度特征塊的輸出特征，并進一步得到最大相似度得分；根據最大相似度得分得到預測結果。本發明充分結合單殘差多尺度特征和共線約束注意力的優勢，以獲得更好的特征融合和減少冗余計算，優化性能和速度之間的平衡。

本發明授權基于多尺度特征和共線注意力模塊的目標跟蹤方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度特征和共線注意力模塊的目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟1、構建包含模板分支和搜索分支的特征融合網絡模型，其中，模板分支由六層單殘差多尺度特征塊與共線約束自注意力塊構成，搜索分支由三層單殘差多尺度特征塊構成；步驟2、以模板圖像以及搜索區域圖像作為單殘差多尺度特征塊的輸入特征，得到模板分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征以及搜索分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征；在模板分支中，利用共線約束自注意力塊對模板分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征進行處理，得到最終的自注意力輸出；步驟3、利用大規模數據集，對特征融合網絡模型進行預訓練，得到預訓練后的特征融合網絡模型；步驟4、將模板圖像以及搜索區域圖像作為預訓練后的特征融合網絡模型的輸入特征，得到新的模板分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征以及新的搜索分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征；將新的模板分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征以及新的搜索分支單殘差多尺度特征塊的輸出特征，作為串聯序列輸送到多頭自注意力編碼層進行計算，得到最大相似度得分；步驟5、根據最大相似度得分，通過解碼器，將屬于最終序列搜索的部分平面化為2D特征圖；步驟6、將2D特征圖輸入頭部網絡，根據最大相似度得分，選擇中心分數圖中置信度最高的位置作為目標位置，并使用相應的回歸坐標計算一個邊界框作為最終預測結果。

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”。