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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于双重注意力网络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：CN115578418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211278014.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法是由黄岩;马健伟;刘江;兰吕鸿康;张慧;洪伟设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法，基于通道注意力与空间注意力对模板帧特征与搜索帧特征从通道与空间两个维度进行解耦。通道注意力主要从通道的角度来对全局上下文信息建立长距离依赖性关系。空间注意力主要从空间的角度进行不同尺度的上下文整合。两种独立的注意力机制间接的扩大了感受野，增强了深度学习网络对于类别特征的表征能力。对经过注意力机制增强的模板帧特征与搜索帧特征使用并行跟踪头网络以提高鲁棒性，产生待跟踪目标的初步位置。基于该位置，通过计算模版帧与搜索帧分别在通道维度及空间维度的深度互相关，获得最高置信度向量，并基于此以获得更加精确的二值分割掩膜，从而获得最终定位。

本发明授权一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力网络的单目标跟踪方法，其特征在于，包括： 步骤1：将视频的第一帧做为模板帧，选定待跟踪目标，依据目标中心对图像进行裁剪，生成模板帧图像； 步骤2：使用单目标跟踪模型对视频的下一帧图像中的目标进行跟踪，包括： 步骤2.1：以上一帧中的目标作为当前帧跟踪的目标，并基于目标中心进行裁剪，得到搜索帧图像； 步骤2.2：模板帧图像与搜索帧图像首先经过深度残差网络进行特征提取后分别输出各自的特征，模板帧特征表示为Z，搜索帧特征表示为X； 步骤2.3：模板帧特征与搜索帧特征分别经过并行的通道注意力分支与空间注意力分支，从通道和空间两个独立的维度进行特征增强，输出增强后的特征；经过通道注意力增强后的模板帧特征表示为Z1，搜索帧特征表示为X1；经过空间注意力增强后的模板帧特征表示为Z2，搜索帧特征表示为X2； 步骤2.4：基于增强后的特征，使用基于RPN的并行跟踪头网络输出置信度与相较于上一帧的目标偏移估计；通道注意力跟踪分支的置信度表示为C1，偏移估计表示为O1；空间注意力跟踪分支置的信度表示为C2，偏移估计表示为O2； 步骤2.5：基于C1，O1，C2，O2输出第一阶段的目标位置坐标； 步骤3：对Z1与X1进行通道深度互相关，输出通道置信图P1，对Z2与X2进行空间深度互相关，输出空间置信图P2； 步骤4：置信图P1与P2相加，提取最高置信度向量，进行反卷积、卷积及多次上采样，生成跟踪目标的二值掩膜图像，基于第一阶段的目标位置坐标，使用旋转估计生成优化后的目标位置坐标； 步骤5：循环执行步骤2至步骤4，依次对视频的每一帧图像中的目标进行跟踪。

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