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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置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：CN116958199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310756194.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置是由邵佳;雷汝霖;尹志;杜博设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置。针对于特征提取主干网络，对现有的多种轻量化特征提取主干网络的精确度和量化友好性进行实验比对，选取最适合低精度定点孪生网络目标跟踪方法的特征提取主干网络GhostNet；针对于特征融合方法，对多种轻量化的特征融合方法进行量化误差和跟踪精确度比对，并提出一种新的轻量化且量化友好的特征提取方法GhostAttention；针对分支预测方法，也对现有网络结构设计方式进行量化误差和跟踪精确度比对，选取最佳的分支预测结构角点热力图。最后，提出一种结构简单的、轻量化的、量化友好的孪生网络目标跟踪方法。

本发明授权一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种量化友好的孪生网络目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）根据目标初始标注，从视频初始帧中截取目标模板，作为模板； （2）在后续帧中，根据目标在上一帧的状态，扩大范围截取搜索区域； （3）将搜索区域和模板输入至预训练的目标跟踪孪生网络，所述目标跟踪孪生网络包括特征提取主干网络、特征融合结构和分支预测结构；其中，特征提取主干网络采用GhostNet，特征融合结构采用GhostAttention，分支预测结构采用角点热力图方式，输出对目标边界框的估计和此估计的置信度分数； 特征融合结构的处理过程为：搜索区域特征和模板特征分别进行深度可分离卷积，生成对应的输出特征图1和输出特征图2，对于输出特征图1，分化出两个分支，即分支1和分支2，在分支2中，使用CrossAttention来融合输出特征图1和输出特征图2，即输出特征图1作为query，输出特征图2作为key和value，通过计算query和key的相似性，得到key对应value的权重系数，然后对value进行加权求和，得到融合特征图2；而在分支1中，保留了深度可分离卷积结构所提取的搜索区域特征的“影子”特征，即输出特征图1，并通过拼接操作将这一“影子”特征与融合特征图2在通道维度上直接融合，得到最终的特征融合结果特征融合图1； （4）根据置信度分数，计算目标模板在当前帧的状态； 约定置信度分数大于某一阈值时，为目标跟踪孪生网络在搜索区域内对目标模板边界框的估计；否则，搜索区域不存在模板所描述的跟踪目标对象； （5）重复步骤（2）-（4），处理下一帧，直到处理完所有视频帧。

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