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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法和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：CN119935096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510009093.2，技术领域涉及：G01C11/04；该发明授权基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法和系统是由李君宝;张雨馨;刘环宇;温佳铮设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法和系统在说明书摘要公布了：基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法和系统，属于目标跟踪技术领域，解决MAV机载跟踪中跟踪性能和计算复杂度难以平衡问题。本发明的方法包括：设置初始模板、临近模板和记忆模板，将当前帧搜索特征、初始模板、临近模板、记忆模板输入自适应模版融合STF模块，生成最终模板；将最终模板与搜索模板进行相关操作，得到响应图，判断当前跟踪状态，更新临近模板和记忆模板；记忆模板生成模块采用时间上串联的方式，提炼整合历史跟踪结果中的关键信息，使得有限的模板特征内存能够包含全部的历史信息。自适模板融合模块利用模板与搜索特征间的相似度矩阵，实现在不同跟踪阶段对模板权重的动态调整。本发明适用于MAV机载目标跟踪。

本发明授权基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态模板的MAV机载目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：在初始时刻，对初始图像进行特征提取，将提取的特征存储作为初始模板、临近模板和记忆模板，其中，临近模板是指临近帧中经过状态评估后保留下来的特征，记忆模板是指通过时间注意力机制整合全部历史信息的模板； 步骤2:以当前位置为中心，截取搜索图像，对搜索图像进行特征提取，得到当前帧搜索特征； 步骤3：将步骤2中的当前帧搜索特征、初始模板、临近模板、记忆模板输入自适应模版融合STF模块，生成最终模板，所述自适应模版融合STF模块的计算公式为： 其中，、、分别表示初始模板、临近模板、记忆模板，表示搜索特征，表示最终模板，表示通道数，GMP表示全局最大池化，、、分别表示初始模板、临近模板、记忆模板的融合权重，表示调制系数，表示X的转置； 步骤4：将最终模板与搜索模板进行相关操作，得到响应图，根据响应图反推目标位置； 步骤5：评估模块根据响应图判断当前跟踪状态； 步骤6：如果跟踪状态较好，更新临近模板，同时利用记忆模板生成模块MTG生成记忆模板，否则，进行下一帧的跟踪，所述记忆模板生成模块MTG通过串联的方式融合多帧特征，具体包括：所述记忆模板生成模块MTG的输入包含上一时刻记忆模板和当前时刻的临近模板； 与进行矩阵乘法得到相似度矩阵，中的元素代表中第行元素与中第j列元素间的内积，采用线性归一化替换Transformer中QKV结构的； 以作为权重对进行加权求和，得到与相关联的上下文信息； 采用残差连接将加权前后的相加，并乘调制系数，调制系数用于调节的取值范围； 所述记忆模板的更新公式为： 其中，t表示当前帧，t‑1表示上一帧； 步骤7：随着跟踪进行不断执行步骤2到6，直至跟踪结束。

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