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龙图腾网获悉中国科学院西安光学精密机械研究所申请的专利一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC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：CN120563564B 。

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：202511053012.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法是由张高鹏;节静;陈卫宁;曹剑中;叶昊;鲁冬予;张博学设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标跟踪领域，涉及一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法，包括以下步骤：1、获取数据集；2、构建SiamFC目标跟踪网络模型，该模型包括依次连接的第一ExCNet模块、第一AlexNet模块和三联体注意力模块，依次连接的第二ExCNet模块和第二AlexNet模块，以及互相关算法模块和网络损失函数；三联体注意力模块和第二AlexNet模块分别与互相关算法模块连接；步骤3、训练SiamFC目标跟踪网络模型；4、进行目标跟踪。本发明能够在极端低照度视频跟踪序列上实现较好的跟踪结果。

本发明授权一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种结合图像预处理与三联体注意力的SiamFC目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取包含视频序列帧的数据集，该数据集分为训练集和测试集； 步骤2、构建SiamFC目标跟踪网络模型；所述SiamFC目标跟踪网络模型包括第一ExCNet模块、第二ExCNet模块、第一AlexNet模块、第二AlexNet模块、三联体注意力模块、互相关算法模块，以及网络损失函数；所述第一ExCNet模块、第一AlexNet模块和三联体注意力模块依次连接，所述第二ExCNet模块和第二AlexNet模块依次连接，所述三联体注意力模块和第二AlexNet模块分别与互相关算法模块的两个输入端连接，所述互相关算法模块的输出端为SiamFC目标跟踪模型的输出端； 步骤3、将训练集中的视频序列帧分别输入至第一ExCNet模块和第二ExCNet模块中，通过第一ExCNet模块识别对应视频序列帧中的第一帧图像，将其作为模板图像Z，通过第二ExCNet模块识别对应视频序列帧中第一帧之后的图像，将其作为搜索图像X，并分别进行图像预处理； 步骤4、通过第一ExCNet模块和第二ExCNet模块将完成图像预处理后的模板图像Z和搜索图像X对应输入至第一AlexNet模块和第二AlexNet模块，通过第一AlexNet模块和第二AlexNet模块对模板图像Z和搜索图像X对应进行特征提取，得到模板深度特征和搜索深度特征，并将模板深度特征输入至三联体注意力模块，将搜索深度特征输入至互相关算法模块； 步骤5、通过三联体注意力模块捕获模板深度特征中更加丰富和更有区别的上下文特征，再将其输入至互相关算法模块；通过互相关算法模块将上下文特征和搜索深度特征进行互相关计算，获得目标跟踪结果；再基于目标跟踪结果与网络损失函数，通过反向传播不断优化迭代网络参数，获取训练好的SiamFC目标跟踪网络模型； 步骤6、将测试集中的视频序列帧输入至训练好的SiamFC目标跟踪网络模型中，获取最终的目标跟踪结果，完成目标跟踪。

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