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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于改进孪生网络的野生动物单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：CN119540285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411586714.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于改进孪生网络的野生动物单目标跟踪方法是由殷子璇;赵亚琴设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进孪生网络的野生动物单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于改进孪生网络的野生动物单目标跟踪方法，步骤包括：采集野生动物的视频序列；选择视频序列的初始帧作为模板图像，用当前帧更新模板图像，后续每一帧作为搜索分支的搜索图像；采用改进的孪生网络持续跟踪图像中目标动物，并获得图像中动物目标的跟踪定位框。改进的孪生网络包括：1用SiamBAN作为基础框架，SiamBAN的ResNet50是孪生网络的骨干网络；2在孪生网络的搜索分支的特征提取后加入了门注意机制模块，门注意机制包含三个独立的卷积层；3模板特征和搜索特征通过互相关操作进行匹配，找到搜索图像中最相似的目标区域，确定目标在搜索图像中的位置；4设计上下文学习模块，精确定位动物目标的位置。

本发明授权基于改进孪生网络的野生动物单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进孪生网络的野生动物单目标跟踪方法，其特征是步骤包括： 一采集野生动物的视频序列； 二选择视频序列的初始帧作为模板图像；每间隔m帧，用当前帧更新模板图像，视频序列的后续每一帧作为搜索分支的搜索图像； 三采用改进的孪生网络作为跟踪网络持续跟踪图像中目标动物，并获得图像中动物目标的跟踪定位框； 改进的孪生网络的结构包括：采用孪生网络SiamBAN作为基础框架，SiamBAN中的ResNet50是跟踪网络的骨干网络；在孪生网络的搜索分支的特征提取后加入了门注意机制模块； 在改进的SiamBAN中： a、以ResNet50的三个卷积层Conv3、Conv4和Conv5输出的特征图作为图像的多尺度特征，从而分别获得模板图像和搜索图像的多尺度特征，即模板特征FR和搜索特征FS； b、门注意机制的执行步骤包括： 1.1特征提取与转换 将搜索特征FS输入到门注意机制；输入的FS经过门注意机制的三个卷积层处理，分别输出Query、Key和Value三个矩阵； 1.2注意力权重计算 将步骤1.1得到的Query矩阵与Key矩阵进行点积运算，计算出每个空间位置上的注意力权重即注意力分数； 其中，A是注意力权重矩阵，dk为Key矩阵的维度，Q、K分别为Query矩阵与Key矩阵，T为矩阵的转置； 1.3加权求和 步骤1.2获得的注意力分数作为Value矩阵中各元素的加权系数，以此进行加权平均操作，生成包含注意力信息的增强后的特征； 1.4输出最终特征 步骤1.3注意力增强后的特征与原始的特征FS相加融合，得到融合后的搜索特征FSG； c、互相关操作 模板特征FR在搜索图像上滑动，遍历模板特征图上的所有位置，从而模板特征图的每个位置x,y对应一个搜索区域，x,y为搜索区域的中心点，对于模板特征图的每个位置x,y，计算该搜索区域的搜索特征FSG与模板特征FR的互相关值； d、设计上下文学习模块，精确定位动物目标的位置。

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