杭州电子科技大学信息工程学院孙强获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学信息工程学院申请的专利一种基于XFormer神经网络的多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：CN116740133B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310356107.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统是由孙强;叶岩明;张苹芮;曾依诺设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于目标跟踪技术领域，提供了一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统，包括以下步骤：通过CNN神经网络对输入XFormer神经网络的图像进行帧级特征的提取，利用一维卷积进行降维，并与图像对应的空间位置编码进行融合，XFormer神经网络由CNN神经网络和TransFormer构成，TransFormer由Encoder和Decoder两部分组成；将CNN神经网络提取的帧级特征以及空间位置编码传入TransFormer的多层Encoder部分，将输入序列压缩成指定长度的向量，并传入Decoder部分；通过多层Decoder解码处理获得候选的跟踪类别和位置信息；通过两个全连接层获得最终的类别和位置信息。本发明中的XFormer神经网络能够部署到实时性较好的便携式设备中，并完成对多目标的跟踪。
本发明授权一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于XFormer神经网络的多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 通过CNN神经网络对输入XFormer神经网络的图像进行帧级特征的提取，利用一维卷积进行降维，并与图像对应的空间位置编码进行融合，所述XFormer神经网络由CNN神经网络和TransFormer构成，TransFormer由Encoder和Decoder两部分组成； 将CNN神经网络提取的帧级特征以及空间位置编码传入TransFormer的多层Encoder部分，将输入序列压缩成指定长度的向量，所述向量作为输入序列的语义，并传入Decoder部分； 通过多层Decoder解码处理获得候选的跟踪类别和位置信息；通过两个全连接层获得最终的类别和位置信息。
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