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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法及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：CN116071395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310142460.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法及系统是由杜东丽;张克华;葛希逛;臧秋雨;王妍;王灵;吴林仝设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法及系统。将初始目标模板图像、动态模板图像和搜索图像作为三元组图像输入至主干特征提取网络得到颜色图像特征向量和热红外图像特征向量；融合颜色图像特征向量和热红外图像特征向量得到融合特征；将融合特征输入主干特征提取网络得到三元组图像对应的深层次语义特征；确定特征序列；将特征序列输入编码器中得到搜索区域增强特征序列；得到初始模板、动态模板与搜索特征上所有位置的输出嵌入；根据搜索区域增强特征序列和输出嵌入确定跟踪对象的边界框，在跟踪对象的可见光图像与热红外图以边界框裁切目标模板并融合，将融合后的模板置为跨模态动态模板。本发明不受模板信息退化影响，跟踪性能高。

本发明授权一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模板更新的多模态目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取三元组图像，所述三元组图像包括初始目标模板图像、动态模板图像和搜索图像； 将所述三元组图像输入至主干特征提取网络，得到颜色图像特征向量和热红外图像特征向量； 采用跨模态特征差异互补增强模块融合所述颜色图像特征向量和热红外图像特征向量，得到融合特征； 将所述融合特征输入所述主干特征提取网络，得到三元组图像对应的深层次语义特征，所述三元组图像对应的深层次语义特征包括初始目标模板图像深层次语义特征、动态模板图像深层次语义特征和搜索图像深层次语义特征； 根据所述三元组图像对应的深层次语义特征，确定特征序列； 将所述特征序列输入编码器中，得到搜索区域增强特征序列； 通过解码器学习查询，得到初始模板、动态模板与搜索特征上所有位置的输出嵌入； 根据所述搜索区域增强特征序列和所述输出嵌入，确定跟踪对象的边界框；根据所述输出嵌入输入至预测头，判断预测分数是否大于预测阈值； 若是，分别在所述跟踪对象的可见光图像与热红外图以边界框裁切目标模板并融合，将所述融合后的模板置为跨模态动态模板； 若否，则跨模态动态模板不进行更新。

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