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龙图腾网获悉南昌工程学院申请的专利基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法与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：CN120339649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510814640.4，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法与系统是由王军;孙磊;罗书红;安卓;李楠甄;王员云设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法与系统，该方法包括：将模板图像和搜索图像输入至主阶段混合特征模块中选择注意力提取模板图像和搜索图像的全局特征，利用卷积操作提取模板图像和搜索图像的局部特征；将主阶段混合特征模块的输出，输入至多尺度融合模块中提取不同尺度特征；将主阶段混合特征模块的输出和多尺度融合模块的输出，输入至次阶段混合特征模块中进行交互融合；将模板图像和搜索图像输入至参数调整后的跟踪模型中，以得到跟踪结果。本发明通过发明所述混合特征模块对输入图像的全局特征和局部特征进行提取融合，增强网络对图像细节的捕获能力，在保留局部细节的同时还丰富了上下文信息。

本发明授权基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合特征和多尺度融合注意力的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于Transformer网络框架构建混合特征模块，基于深度可分离卷积和动态注意力权重融合机制构建多尺度融合模块，混合特征模块和多尺度融合模块构成跟踪模型； 其中，混合特征模块包括主阶段混合特征模块和次阶段混合特征模块； 步骤2、将模板图像和搜索图像输入至主阶段混合特征模块中，利用选择注意力机制提取得到模板图像和搜索图像的全局特征，利用卷积操作提取得到模板图像和搜索图像的局部特征，并将模板图像和搜索图像的全局特征与模板图像和搜索图像的局部特征进行融合，得到主阶段混合特征模块的输出； 步骤3、将主阶段混合特征模块的输出输入至多尺度融合模块中，并结合通道特征选择分支和空间特征选择分支生成的动态权重，得到多尺度融合模块的输出； 步骤4、将主阶段混合特征模块的输出和多尺度融合模块的输出输入至次阶段混合特征模块中，进行交互融合处理，以得到次阶段混合特征模块的输出； 根据次阶段混合特征模块的输出计算分类损失，利用分类损失对跟踪模型进行优化，得到优化后的跟踪模型； 步骤5、利用大规模数据集对优化后的跟踪模型进行预训练，并调整模型参数，得到参数调整后的跟踪模型； 步骤6、将模板图像和搜索图像输入至参数调整后的跟踪模型中，并以迭代的方式重复步骤2至步骤4，达到预设迭代次数后得到最终的次阶段混合特征模块的输出； 将最终的次阶段混合特征模块的输出输入至预测头，以得到跟踪结果。

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