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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法和装置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：CN120747168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511090181.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法和装置是由方毅;郑建鑫;姚剑萍;韩国军设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法和装置，涉及视觉跟踪技术领域，包括：同步获取多个摄像设备当前帧的输入图像，分别进行多尺度特征提取和自适应多尺度特征融合，确定各输入图像的尺度融合特征；将各尺度融合特征映射到鸟瞰空间后拼接生成当前鸟瞰信息；将当前鸟瞰信息及相邻历史帧的历史鸟瞰信息输入改进的鸟瞰时序Transformer输出鸟瞰特征；对鸟瞰特征解码后通过检测头和跟踪头确定鸟瞰检测跟踪结果。通过自适应多尺度特征融合在减少伪影的同时增强特征细节表达，在鸟瞰视角下采用鸟瞰时序Transformer进行相邻帧间的像素级匹配来增强细粒度运动估计，有助于提升检测跟踪准确性。

本发明授权一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应融合与时序关联的多视图目标检测跟踪方法，其特征在于，包括： 同步获取多个摄像设备当前帧的输入图像； 对各所述输入图像分别进行多尺度特征提取和自适应多尺度特征融合，确定各所述输入图像的尺度融合特征； 将各所述尺度融合特征分别映射到鸟瞰空间后进行拼接，生成当前鸟瞰信息； 采用所述当前鸟瞰信息以及相邻历史帧的历史鸟瞰信息输入改进的鸟瞰时序Transformer进行运动估计，输出鸟瞰特征； 对所述鸟瞰特征进行解码后，通过检测头和跟踪头确定鸟瞰检测跟踪结果； 所述尺度融合特征的确定过程，包括： 将任一所述输入图像，输入主干网络进行多尺度特征提取，确定三层的尺度特征； 对底层的尺度特征进行上采样和特征重组确定第一细化特征后，与中间层的尺度特征输入融合块进行自适应多尺度特征融合，构建第一融合特征； 对所述第一融合特征进行上采样和特征重组确定第二细化特征，并与顶层的尺度特征输入融合块进行自适应多尺度特征融合，生成第二融合特征； 对所述第二融合特征进行特征重组，输出尺度融合特征； 所述特征重组的过程包括采用级联的3×3卷积层与1×1卷积层进行特征重组； 所述改进的鸟瞰时序Transformer包括改进的多头交叉注意力层、残差正则化层和全连接前馈网络层；所述鸟瞰特征的确定过程，包括： 获取所述当前帧相邻历史帧的历史鸟瞰信息； 在改进的多头交叉注意力层中，分别通过所述改进的多头交叉注意力层的各头部将所述当前鸟瞰信息线性投影为查询矩阵，并将所述历史鸟瞰信息分别投影为键矩阵和值矩阵； 通过各所述头部分别将关联的查询矩阵与键矩阵相减后进行softmax运算并与所属的值矩阵逐元素相乘，输出各所述头部的头部特征后，合并输出注意力特征； 将所述历史鸟瞰信息与所述注意力特征通过残差正则化层进行特征相加和正则化处理，确定中间特征； 通过级联的全连接前馈网络层与残差正则化层对所述中间特征进行特征处理，输出鸟瞰特征。

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