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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种无人机目标跟踪预测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：CN116862948B 。

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：202310688677.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种无人机目标跟踪预测方法及系统是由李晶;游宇航;刘天鹏;宋北航;廉乐知;叶伟健设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机目标跟踪预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机目标跟踪预测方法及系统，包括：利用AT‑ResNet18网络分别对初始帧目标位置进行特征提取得到模板特征，对任一当前帧目标位置进行特征提取得到当前帧特征，并得到当前帧相似度图；将当前帧相似度图进行卷积之后，与上一帧时间先验知识共同输入AT‑Trans进行编码，得到当前帧时间先验知识；与当前帧相似度图进行卷积之后共同输入AT‑Trans进行解码，得到当前帧增强相似度图；对当前帧增强相似度图进行分类和回归，得到当前帧最终目标预测结果。本发明在网络中加入时间上下文来对特征提取过程进行动态调整，有效解决了目标模糊、目标遮挡和背景干扰等存在一定干扰的环境下的目标预测精度问题。

本发明授权一种无人机目标跟踪预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机目标跟踪预测方法，其特征在于，包括： 获取无人机采集的初始帧目标位置，利用自适应时间残差AT-ResNet18网络对所述初始帧目标位置进行特征提取得到初始特征，将所述初始特征作为模板特征； 获取无人机采集的任一当前帧目标位置，利用AT-ResNet18网络对所述任一当前帧目标位置进行特征提取得到当前帧特征，将所述当前帧特征与所述模板特征进行互相关操作得到当前帧相似度图； 将所述当前帧相似度图进行卷积之后，与所述任一当前帧目标位置的上一帧时间先验知识共同输入自适应时间变换器AT-Trans进行编码，得到当前帧时间先验知识； 将所述当前帧时间先验知识与所述当前帧相似度图进行卷积之后共同输入AT-Trans进行解码，得到当前帧增强相似度图； 对所述当前帧增强相似度图进行分类和回归，得到当前帧最终目标预测结果； AT-ResNet18网络包括由ResNet18网络构成的骨干网络backbone，所述骨干网络backbone用于特征提取，将所述ResNet18网络的最后两层卷积层替换为时序自适应卷积TAdaConv层； 采用基于最小样本数量mini-batch的适应性矩估计Adam算法作为所述AT-ResNet18网络的优化策略； 将所述ResNet18网络的最后两层卷积层替换为TAdaConv层，包括： 获取所述任一当前帧目标位置的输入特征； 对所述输入特征进行全局平均池化后得到当前帧描述符： 其中为全局池化操作； 确定的前帧的帧描述符，为帧总数； 将所述当前帧描述符与前帧的帧描述符进行连接，得到时间上下文队列： 其中为拼接操作，为向量空间，为特征通道数； 对所述当前帧描述符分别进行两次一维卷积，得到时间卷积核和偏置值卷积核： 其中和分别代表了生成和的一维卷积操作； 将和的权重初始化为0，得到时间权重可学习参数和偏置值可学习参数； 由时间卷积核和时间权重可学习参数得到卷积过程中的时间权重： 由偏置值卷积核和偏置值可学习参数得到卷积过程中的偏置值： 将卷积过程中的时间权重与所述输入特征进行卷积，加上卷积过程中的偏置值，得到所述输入特征的输出特征： 。

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