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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利一种基于聚合令牌感知特征的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：CN119251253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411333666.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法是由汪烈军;杨敏;郭治卿设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法，具体涉及视觉与图像处理技术领域。一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法，方法包括如下步骤，步骤1：基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪下，构建得到由ViT‑B主干网络、聚合令牌感知特征模块、多尺度特征融合模块和定位头组成的整体模型；步骤2：初始化：给定数据集X包含N个视频序列，选定第一帧图像和目标的初始边界框位置，使用预训练ViT‑B主干网络的目标检测模型或手工标注的边界框来初始化跟踪模型，特征提取与增强过程，通过聚合令牌感知特征模块获得模版重点信息，利用深度神经网络精确提取当前帧图像和目标区域的特征表示，将裁剪好的目标区域输入到特征提取网络中。

本发明授权一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：基于聚合令牌感知特征的单目标跟踪下，构建得到由ViT-B主干网络、聚合令牌感知特征模块、多尺度特征融合模块和定位头组成的整体模型，多尺度的特征融合模块具有四个不同的层，每一层中包含着不同数量和大小的卷积，将输出的特征传入多尺度特征融合模块中，通过不同层、不同大小的卷积，将每一层的输出进行融合； 步骤2：初始化：给定数据集X包含N个视频序列，选定第一帧图像和目标的初始边界框位置，使用预训练ViT-B主干网络的目标检测模型或手工标注的边界框来初始化跟踪模型； 步骤3：特征提取与增强过程，通过聚合令牌感知特征模块获得模版重点信息，利用深度神经网络精确提取当前帧图像和目标区域的特征表示，将裁剪好的目标区域输入到特征提取网络中，网络依次经过多个注意力层，提取从底层的纹理特征到高层的语义特征，最终输出一个固定长度的特征向量,作为目标的特征表示； 步骤4：目标定位与跟踪：将当前帧特征和初始目标特征输入到跟踪网络中，重复特征提取步骤，在后续帧图像中持续通过训练好的模型处理视频序列跟踪目标，最终输出带有目标位置标注的视频序列； 步骤5：模型训练和性能评估， 在所述步骤3中，聚合令牌感知特征模块聚合图像的原始表征信息用于感知特征，其中聚合图像的过程如下： Rowavg＝avgZ11，Z12，Z13...Z1n Column_avg＝avgZ11，Z21，Z31…Zn1 Z′＝Z-Row_avg+Z-Column_avg 其中Z1n表示原始图像二维特征图第1行第n列的值，其中Zn1表示原始图像二维特征图第n行第1列的值，Row_avg代表二维特征图对每一行的平均值，Column_avg代表二维特征图每一列的平均值，avg·表示取平均值，Z′表示最终输入到ViT-B主干网络中的值。

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