买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于对象级变换神经网络的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：CN115619822B 。

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：202211113345.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于对象级变换神经网络的跟踪方法是由产思贤;陶健;白琮设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对象级变换神经网络的跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于对象级变换神经网络的跟踪方法，包括：1根据给定的视频序列和第一帧的标注信息Box1，获取待跟踪视频序列的跟踪模板Z和动态局部模板Zdl；其中动态局部模板Zdl由跟踪模板Z处理后获得，包含9个局部模板；2根据上一帧的标注信息，获取待跟踪视频序列的搜索图片Si；3基于步骤1和步骤2将跟踪模板Z、动态局部模板Zdl和搜索图片Si作为对象级变换神经网络的输入，获取特征编码后的搜索图片特征X；4基于步骤3将编码后的搜索图片特征X作为角点预测网络的输入，获得当前帧中目标定位信息Boxi；5通过动态局部模板更新策略更新局部模板。本发明将对象级的注意力设计为窗户注意力，从而有效地避免背景信息分散注意力。

本发明授权一种基于对象级变换神经网络的跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对象级变换神经网络的跟踪方法，通过构建的对象级变换神经网络进行目标跟踪，其特征在于：包括以下步骤： 1根据给定的视频序列和第一帧的标注信息Box1，获取待跟踪视频序列的跟踪模板Z和动态局部模板Zdl；其中动态局部模板Zdl由跟踪模板Z处理后获得，包含9个局部模板； 2根据上一帧的标注信息，获取待跟踪视频序列的搜索图片Si； 3基于步骤1和步骤2将跟踪模板Z、动态局部模板Zdl和搜索图片Si作为对象级变换神经网络的输入，获取特征编码后的搜索图片特征X； 4基于步骤3将编码后的搜索图片特征X作为角点预测网络的输入，获得当前帧中目标定位信息Boxi； 5通过动态局部模板更新策略更新局部模板；根据步骤4预测的Boxi，使用与步骤1一样的方式获取当前动态局部模板Zdli；同时，根据Boxi通过PrRoIPooling获取对应Zdli中9个局部模板的特征向量，并输入到质量评估网络获取可靠性评分；根据得到的可靠性评分和动态局部模板Zdli，对历史动态局部模板Zdl中评分低的部分进行替换。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。