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龙图腾网获悉西安空间无线电技术研究所申请的专利一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310072530.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法是由张茗茗;李晓博;张建华;周诠;邵应昭;刘洋;丁跃利;王元乐设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法。首先将参考目标图像，上一帧视频的目标图像和当前帧的待跟踪图像作为三个通道的输入，分别经过所提的残差神经网络提取特征；然后将三个通道的特征信息通过互相关操作生成融合信息，并使用注意力机制加强特征提取；最后分别使用多尺度方法分析出目标中心位置和缩放因子。本发明方法利用多通道输入、注意力机制和多尺度融合有效降低了遥感目标在高速运动时的云雾遮挡等干扰的影响，具备更强的鲁棒性，能够实现各种复杂背景下对遥感目标的高可靠匹配跟踪，满足了敏感目标星上实时高可靠侦察需求。

本发明授权一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道多尺度融合的孪生网络遥感目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，给定一段待检测视频，在第一帧的待检测的搜索图像中确定遥感动目标的边界框坐标信息，边界框坐标信息包括位置信息和大小信息；截取该遥感动目标作为目标图像；从GF-3遥感数据集中找到参考目标图像；获取下一帧的待检测的搜索图像； 步骤2，将步骤1中得到的参考目标图像、目标图像和下一帧的待检测的搜索图像作为输入，分别送入残差神经网络，进行孪生网络特征提取，得到参考目标图像x的深度特征Fx，得到目标图像y的深度特征Fy，得到待检测的搜索图像z的深度特征Fz； 步骤3，基于步骤2得到的深度特征Fx、Fy和Fz，获得多通道响应图Smulti，然后将Smulti输入通道注意力机制网络对图像的轮廓信息进行增强获得权重w，将权重w与多通道响应图Smulti通过卷积融合，得到由注意力机制加权的多通道响应图Sweight-final； 步骤4，对步骤3得到的由注意力机制加权的多通道响应图Sweight-final进行多尺度融合处理得到最终的响应图Sfinal，将最终的响应图Sfinal中响应值最大的位置确定为目标中心位置scenter； 以目标中心位置scenter为中心，以步骤3得到的由注意力机制加权的多通道响应图Sweight-final为输入，构建多尺度融合模型计算缩放因子λ，根据缩放因子λ得到对应的边长，从而实现目标跟踪。

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