南京大学王利民获国家专利权
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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于目标变换回归网络的精确目标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：CN115115667B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202110289022.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于目标变换回归网络的精确目标跟踪方法是由王利民;崔玉涛;蒋承;武港山设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于目标变换回归网络的精确目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于目标变换回归网络的精确目标跟踪方法，包括以下步骤：1生成训练样例阶段；2网络的配置阶段；3离线训练阶段；4在线跟踪阶段。本发明设计的目标变换回归网络，将待测视频第一帧的目标信息融入待跟踪视频帧的回归分支中，并且在目标框回归中引入了在线更新的机制，实现目标跟踪。相比现有的无锚框跟踪方法，本发明的跟踪方法能对跟踪过程中的物体变形有更好的适应能力，有效地提升目标回归的精度。
本发明授权一种基于目标变换回归网络的精确目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标变换回归网络的精确目标跟踪方法，其特征是构建目标变换回归网络，包括分类分支和回归分支，训练网络时，分别提取训练帧和测试帧的分类特征和回归特征，由分类特征训练对目标特征的识别，由回归特征训练对目标框的生成，输出的目标框即跟踪结果，其中对测试帧的回归特征先经一个回归目标变换器Transformer增强特征后，再结合训练帧的回归特征训练对目标框的生成，所述回归目标变换器Transformer具体为：首先将测试帧的回归特征经过一个1*1卷积产生查询向量，同时将训练帧的回归特征经过两个1*1卷积分别产生键向量和值向量用作查询，将查询向量经过矩阵转置之后与键向量相乘，再用相乘结果与值向量进行相乘得到增强特征，最后将测试帧的原始回归特征与增强特征相加，从而在保留初始信息的基础上使特征得到变换增强；训练好的网络用于在线跟踪，以待跟踪视频的第一帧的目标分类特征信息引入回归分支中，后续视频帧作为测试帧，经目标变换回归网络得到目标框用于跟踪。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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