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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于空间-通道互相关和中心度引导的孪生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：CN115719367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211459889.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于空间-通道互相关和中心度引导的孪生目标跟踪方法是由张建明;何宇凡设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间-通道互相关和中心度引导的孪生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空间‑通道互相关和中心度引导的孪生目标跟踪方法，包括以下步骤：获取图像中的模板和搜索区域；分别将所述模板和搜索区域送入深度特征提取网络进行特征提取，得到模板特征和搜索区域特征；将所述模板特征和搜索区域特征分别送入两个空间‑通道互相关模块，得到适用于分类子网络的特征图R1和适用于回归子网络的特征图R2；将所述特征图R1送入分类子网络得到分类图，将所述特征图R2送入回归子网络得到中心度图和回归图；通过损失函数优化，根据优化后所述分类图、中心度图和回归图得到目标的边界框。本发明有效提高了目标跟踪的精度和鲁棒性。

本发明授权基于空间-通道互相关和中心度引导的孪生目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间-通道互相关和中心度引导的孪生目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取图像中的模板和搜索区域； S2、分别将所述模板和搜索区域送入深度特征提取网络进行特征提取，得到模板特征和搜索区域特征分别为和宽度×长度×通道数大小分别为Hz×Wz×C，Hx×Wx×C； S3、将所述模板特征和搜索区域特征分别送入两个空间-通道互相关模块，得到适用于分类子网络的特征图R1和适用于回归子网络的特征图R2； S4、将所述特征图R1送入分类子网络得到分类图，将所述特征图R2送入回归子网络得到中心度图和回归图； S5、通过损失函数优化所述步骤S3-S4，根据优化后所述分类图、中心度图和回归图得到预测的目标边界框； 所述步骤S3包括： S31、将所述模板特征从空间维度上分割成包括Hz×Wz个小核的空间核K1，每个小核的大小为1×1×C；将所述模板特征从通道维度上分割成包括C个小核的通道核K2，每个小核的大小为1×1×HzWz； S32、将所述搜索区域特征与所述空间核K1进行逐像素的互相关操作，得到特征图F1：★表示逐像素互相关； S33、将所述特征图F1与所述通道核K2进行逐像素的互相关操作，得到特征图F2：F2＝F1★K2； S34、将所述特征图F1和特征图F2拼接，进行1×1卷积降维，送入热插拔模块SE-block； S35、所述步骤S31-S34重复进行两次，分别得到大小均为Hz×Wz×C的适用于分类子网络的特征图R1和适用于回归子网络的特征图R2。

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