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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型和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：CN115937258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211735412.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型和方法是由张海军;杨凯设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型和方法在说明书摘要公布了：一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型和方法，属于目标跟踪技术领域。包括：输入为模板集、输出为模板集主干特征的第一特征提取器，输入为搜索集、输出为搜索集主干特征的第二特征提取器，含有判别式滤波器的在线学习分支，以及含有分类网络和回归网络的跟踪头网络；在线学习分支得到目标位置的在线学习得分Conl；分类网络得到IoU感知分类得分Ccls，回归网络得到目标的回归偏移量R和中心度得分Ce；将Ccls、Ce和Conl融合得到目标最终的分类得分，依据最终的分类得分确定目标的侯选位置，再结合回归偏移量R生成最终的跟踪目标框。消除了人为手工设置阈值的策略来划分正、负样本，同时解决分类和回归预测的错误对齐问题，保持较高的准确度和鲁棒性。

本发明授权一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型和方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应样本分配的IoU感知目标跟踪模型，其特征在于，所述模型包括：输入为模板集、输出为所述模板集主干特征的第一特征提取器，输入为搜索集、输出为所述搜索集主干特征的第二特征提取器，含有判别式滤波器的在线学习分支，以及含有分类网络和回归网络的跟踪头网络；所述在线学习分支的输入是所述第一特征提取器的一路输出和所述第二特征提取器的一路输出，通过在线学习得到所述判别式滤波器权重，得到目标位置的在线学习得分Conl；所述跟踪头网络包括两个PrPool模块，所述PrPool模块接受所述第一特征提取器的输出，生成池化特征，所述池化特征输入给两个连续的卷积层生成调制向量，所述调制向量与所述搜索集的主干特征按照逐通道相乘生成包含跟踪目标信息的相关特征，所述相关特征分别输入给所述分类网络和回归网络，所述分类网络得到IoU感知分类得分Ccls，所述回归网络得到目标的回归偏移量R和中心度得分Ce；将Ccls、Ce和Conl融合得到目标最终的分类得分，依据所述最终的分类得分确定目标的侯选位置，再结合所述回归偏移量R生成最终的跟踪目标框；在所述在线学习分支中，采用Transformer模型增强模板集和搜索集主干特征的上下文依赖关系，由所述Transformer模型编码的高质量模板集和搜索集图像特征输入到所述判别式滤波器中学习滤波器权重，将优化的滤波器权重作为卷积核与经所述Transformer模型的解码特征进行卷积，生成用于区分目标位置的在线学习得分Conl。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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