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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法及系统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：CN119919453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510405866.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法及系统是由刘辉;李明益;韩立金;聂士达设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法及系统，涉及红外检测跟踪技术领域，该方法包括：获取昏暗环境下的红外图像；将红外图像输入基于YOLOv8模型优化的目标跟踪模型中，输出目标跟踪信息；基于红外图像及目标跟踪信息，利用检索增强生成方法构建知识向量库；利用知识向量库进行多模态特征融合，保存多模态特征融合后的红外数据。本申请通过对YOLOv8模型进行优化，构建得到目标跟踪模型，并利用目标跟踪模型得到目标跟踪信息，提高了目标跟踪模型检测跟踪的准确性；构建并利用知识向量库进行多模态特征融合，并保存红外数据，实现了红外数据在动态和复杂的多模态场景的本地化高效保存。

本发明授权一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法，其特征在于，所述昏暗环境下红外目标跟踪检索知识库构建方法包括： 获取昏暗环境下的红外图像；所述昏暗环境为能见度低于预设值的条件下的环境； 将红外图像输入目标跟踪模型中，输出目标跟踪信息，具体包括：利用偏移量学习模块和卷积操作模块，根据卷积核采样点的偏移量提取红外图形的多尺度初始特征图；基于PANet结构的颈部网络采用路径聚合机制对多尺度初始特征图中不同层级的特征进行特征融合，得到融合多尺度特征图；根据融合多尺度特征图，采用可改变和卷积AKConv模块通过可变形状和大小的卷积核进行几何形状特征提取，得到可变核增强特征图；利用RCCA模块计算可变核增强特征图中目标特征像素点与特征图中其它所有点之间的相互关系，并依据相互关系对目标像素点的特征进行加权，得到加权后的可变核增强特征图；在卷积操作过程中可增加RCCA模块，RCCA模块由两个CCA模块串联而成；通过计算目标特征像素点与特征图中其它所有点之间的相互关系，并用这样的相互关系对目标像素点的特征进行加权，以此获得更加有效的目标特征；利用DASI模块以自适应筛选的方式对加权后的可变核增强特征图进行特征融合，得到维度感知融合特征图；采用多个多尺度动态检测头对维度感知融合特征图进行多尺度语义信息提取，得到多尺度动态检测特征图；通过双支网络对多尺度得到多尺度动态检测特征图进行目标检测和目标跟踪，得到目标跟踪信息；所述双支网络包括检测支路和跟踪支路；其中，检测支路用于目标的分类和定位，跟踪支路用于目标的轨迹跟踪；所述目标跟踪模型基于YOLOv8模型优化得到；所述目标跟踪信息包括：所有检测目标的位置、类别和轨迹信息；所述目标跟踪模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络；所述骨干网络的结构为CSPDarknet53结构；所述骨干网络包括依次连接的偏移量学习模块、BottleneckCSP结构和DASI模块；其中，所述BottleneckCSP结构包括依次连接的卷积操作模块、AKConv模块和RCCA模块；所述颈部网络为PANet结构；所述头部网络包括多个多尺度动态检测头； 基于红外图像及目标跟踪信息，利用检索增强生成方法构建知识向量库；其中，针对采集的数据通过知识向量库检索增强生成实现本地化保存，利用编码函数将红外数据R转换为向量表示V，并结合相关元数据，构建知识向量库，所述相关元数据包括：时间和地点标签； 利用知识向量库进行多模态特征融合，保存多模态特征融合后的红外数据，具体包括：通过将红外图像作为查询向量与知识向量库中存储的红外特征向量进行相似度匹配，以检索最相关的数据特征；通过知识向量库的生成模块将检索到的红外特征向量与目标跟踪信息融合，得到多模态输出结果；将多模态输出结果作为红外数据保存；其中，在检索时，通过查询向量q与知识库中存储的红外特征向量进行相似度匹配，以检索最相关的数据特征，将检索到的红外特征与其他模态信息融合，生成最终的多模态输出结果； 多模态特征融合后的红外数据的具体生成过程如下： 第一步，红外数据编码：将红外图像数据转换为特征向量表示，通过编码函数表示，转换公式如下； ； 第二步，知识向量库构建：将红外数据的特征向量与其对应的元数据m进行组合，形成知识向量库中的条目，知识向量库的公式如下； ； 第三步，多模态检索机制：通过查询向量q与知识向量库中的特征向量进行相似度计算，以检索最相关的红外数据； ； 第四步，生成模块整合：将检索到的红外数据特征与多模态特征进行融合，并通过生成函数输出目标生成结果，公式如下； 。

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