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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利目标跟踪器训练方法和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：CN119648741B 。

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：202411695700.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权目标跟踪器训练方法和目标跟踪方法是由尧思远;郭阳设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标跟踪器训练方法和目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标跟踪器训练方法和目标跟踪方法，所述训练方法包括：基于多个设有各自标签的模板与搜索图像对训练神经网络模型，其中，每个模板与搜索图像对包括目标模板帧和搜索帧，所述标签用于表示各个模板与搜索图像对中目标模板帧和搜索帧是否匹配以及真实目标位置，所述神经网络模型包括编码器、解码器和原型记忆网络；将训练后的神经网络模型确定为用于输出模板与搜索图像对中搜索帧对应的目标跟踪结果的目标跟踪器，所述目标跟踪结果包括用于表示匹配结果的置信度和在匹配情况下的目标位置预测结果。本发明能够通过利用定位不确定性进行精确的目标状态推理，在目标外观发生剧烈变化的情况下仍能保证可靠的目标外观匹配和目标跟踪结果。

本发明授权目标跟踪器训练方法和目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种目标跟踪器训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于多个设有各自第一标签和第二标签的模板与搜索图像对训练神经网络模型，其中，每个模板与搜索图像对包括目标模板帧和搜索帧，所述第一标签和第二标签分别用于表示各个模板与搜索图像对中目标模板帧和搜索帧是否匹配，以及搜索帧中的真实目标位置；所述神经网络模型包括编码器、解码器和原型记忆网络，所述编码器用于对所述模板与搜索图像对进行编码，对应输出编码后的目标模板特征和编码后的搜索图像特征；所述解码器用于对所述编码后的搜索图像特征进行解码，对应输出目标定位不确定性和目标位置预测结果；所述原型记忆网络用于根据所述编码后的目标模板特征和该编码后的目标模板特征对应的编码后的搜索图像特征、目标定位不确定性及目标位置预测结果构建目标原型记忆库，并基于所述目标原型记忆库对应生成用于表示匹配结果的置信度，在所述置信度表示对应模板与搜索图像对中目标模板帧和搜索帧匹配且和该模板与搜索图像对的第一标签一致的情况下，构建目标原型记忆库； 将训练后的神经网络模型确定为用于输出模板与搜索图像对中搜索帧对应的目标跟踪结果的目标跟踪器，所述目标跟踪结果包括用于表示匹配结果的置信度和在匹配情况下的目标位置预测结果； 所述原型记忆网络包括全局平均池化层、置信度反转模块、拼接模块、卷积层、掩码模块、加权运算模块、目标原型记忆库、记忆读取器、目标原型聚合模块和多层感知器， 所述全局平均池化层用于对所述编码后的目标模板特征进行压缩，对应输出目标原型； 所述置信度反转模块用于将所述目标定位不确定性对应转换为置信度特征； 所述拼接模块用于将所述编码后的搜索图像特征和对应的置信度特征进行拼接，对应输出拼接后的特征； 所述卷积层用于对所述拼接后的特征中的视觉语义和定位置信度进行编码，对应输出编码后的特征； 所述掩码模块用于对所述目标位置预测结果进行掩码，对应输出目标位置掩码结果； 所述加权运算模块用于将所述目标原型和对应的编码后的特征、以及目标位置掩码结果进行加权运算，对应输出目标加权原型； 所述目标原型记忆库由多个历史目标加权原型构建，所述多个历史目标加权原型为从输出的多个目标加权原型中选择的一部分目标加权原型； 所述记忆读取器用于从所述目标原型记忆库中对应提取出与输出的目标加权原型相似度较高的多个历史目标加权原型； 所述目标原型聚合模块用于将与输出的目标加权原型相似度较高的多个历史目标加权原型对应拼接为目标组合原型，并基于交叉注意力机制将所述目标组合原型和对应的目标加权原型进行聚合，对应输出目标聚合原型； 所述多层感知器用于基于所述目标聚合原型对应生成置信度，若所述置信度大于预设阈值且表示的匹配结果和对应模板与搜索图像对的第一标签一致，则该置信度对应的目标加权原型可作为历史目标加权原型。

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