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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多层注意力特征增强的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：CN116206244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310209559.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多层注意力特征增强的目标跟踪方法是由陈勇;汪波;刘焕淋;黄美永;张金亮;邵凯鑫设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层注意力特征增强的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多层注意力特征增强的目标跟踪方法，属于目标跟踪领域，包括以下步骤：S1：构建基于孪生网络的目标跟踪网络，使用修改后的ResNet50为主干网络，对模板图片和搜索图片进行特征提取；S2：在主干网络中的后三层中嵌入特征增强模块来选择性地增强有用的特征；S3：将主干网络提取的模板特征和搜索特征进行互相关操作得到响应图；S4：将互相关特征图进行分类与回归，在多个预测框中获得最佳跟踪框，从而实现跟踪，并对模板图片进行在线更新。本发明使特征交互更加频繁，增强特征的表达能力，使跟踪器得到更加准确的目标定位信息，本发明还很大程度上抵御了相似背景的干扰。

本发明授权一种基于多层注意力特征增强的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层注意力特征增强的目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建基于孪生网络的目标跟踪网络，使用修改后的ResNet50为主干网络，对模板图片和搜索图片进行特征提取； S2：在主干网络中的后三层中嵌入特征增强模块来选择性地增强有用的特征；所述特征增强模块包含自注意力模块和互注意力模块，所述步骤S2具体包括以下步骤： S21：自注意力模块通过计算出通道的注意力特征图来自适应地对每一个通道的响应进行加权，将不相关通道的响应的影响降低；通过计算出空间位置的注意力特征图来捕捉空间每一个位置的信息，使得每一个位置的特征都能捕捉到图像全局的信息； S22：互注意力模块首先根据每个分支自己的信息计算出注意力特征图，然后将这个特征图传送到另外一个分支，接收到特征图的分支则根据这个特征图来增强自己提取到的特征； S23：将所述自注意力模块和互注意力模块引用到主干网络的L3、L4和L5层中； S3：将主干网络提取的模板特征和搜索特征进行互相关操作得到响应图； S4：将互相关特征图进行分类与回归，在多个预测框中获得最佳跟踪框，从而实现跟踪，并对模板图片进行在线更新；步骤S4具体包括以下步骤： S41：使用区域提议网络RPN对目标实现分类和回归，所述分类用于区分前景与背景，前景是指目标所在位置，背景则是指非目标的位置；所述回归用于确定目标的大小； S42：将得到的互相关特征图进行加权平均，得到分类特征图和偏差坐标图； S43：将得到的偏差坐标图转换成多个预测框； S44：施加平移惩罚和尺度惩罚，从多个预测框中获得最佳跟踪框，从而实现跟踪； S45：对目标模板进行适时的更新，即在跟踪过程中，不断地将算法对历史帧的跟踪结果传入目标模板用于对当前帧的跟踪。

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