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龙图腾网获悉北京理工大学重庆创新中心申请的专利一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉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：CN115457417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211164812.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉跟踪方法是由许廷发;黄博;李佳男;陈俊杰设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉跟踪方法，包括S1：获取无人机红外视频序列，并对视频帧图像进行特征提取；S2：构建跟踪网络模型并进行训练，将提取的特征图像输入到训练好的跟踪网络模型中，输出预测位置和尺度。跟踪网络模型基于孪生网络构建了交叉相关RPN相似学学习RCNN两阶段的重检测架构，引入了空间位置一致性函数和监督前景检测器，同时利用三联体训练机制，将时空注意力知识纳入跟踪器的学习过程中，训练跟踪网络模型，实现了针对红外视频序列中无人机目标的位置估计和尺度预测。

本发明授权一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力知识的长时反无人机视觉跟踪方法，其特征在于，包括： S1：获取无人机红外视频序列，并对视频帧图像进行特征提取； S2：构建跟踪网络模型并进行训练，将提取的特征图像输入到训练好的跟踪网络模型中，输出预测位置和尺度； 所述跟踪网络模型基于孪生网络构建，包括模板分支和至少一个搜索分支；特征图像分别输入到模板分支和搜索分支中； 其中，所述模板分支在第一帧中被初始化，然后在后续帧中保持固定； 所述搜索分支不断输入每一帧特征图像，并将模板分支信息编码到候选提议中进行重检测； 所述重检测，包括两个阶段，第一个阶段为交叉相关RPN重检测，采用交叉相关RPN网络产生的大量锚框Anchor候选区域； 第二阶段为相似性学习RCNN重检测，采用相似性学习RCNN网络将历史帧的预测结果编码到搜索候选区域中；RCNN网络包括模板记忆储存库和RCNN检测头；在相似性学习RCNN重检测中，基于模板记忆储存库，将历史所有帧的高置信度预测结果串联成特征矩阵，并将所述特征矩阵与交叉相关RPN重检测产生的候选区域交叉编码后输入RCNN检测头； 所述跟踪网络模型还包括监督前景检测器，所述监督前景检测器采用一个独立的RCNN检测头对无人机进行前景预测；所述监督前景检测器与相似性学习RCNN网络的所述RCNN检测头共享权重； 所述跟踪网络模型，还包括状态感知转换器，根据一致性条件切换局部跟踪和全局搜索； 所述一致性条件为，若空间一致性函数输出为零，则开启全局搜索，根据高置信度跟踪轨迹的候选提议的评价分数从全局候选区域中找到最佳预测；其中，表示当前高置信度跟踪轨迹中的某个子轨迹的结束帧，表示交叉相关RPN网络生成的候选区域特征。

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