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龙图腾网获悉成都浩孚科技有限公司申请的专利基于多尺度特征融合与通道注意力机制的单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：CN121095287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511620845.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于多尺度特征融合与通道注意力机制的单目标跟踪方法是由曾钦勇;尹小杰;梁四平设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合与通道注意力机制的单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多尺度特征融合与通道注意力机制的单目标跟踪方法，属于深度学习和图像处理技术领域，所述方法包括：获取视频序列的初始目标模板和当前帧的搜索区域；构建并维护一个模板队列，所述模板队列用于存储多帧历史模板数据；对所述模板队列中的模板图像和所述搜索区域中的图像进行多尺度特征提取，构建多尺度特征金字塔；利用通道注意力机制，对来自所述搜索区域和所述模板队列的同尺度特征图进行加权融合；基于融合后的特征，生成目标的得分图ScoreMap、中心点坐标偏移量图OffsetMap和目标宽高信息尺寸图SizeMap。本发明通过维护一个固定大小的特征模板队列并动态更新，只保留最近、最相关的几个模板，解决了记忆线性膨胀的问题。

本发明授权基于多尺度特征融合与通道注意力机制的单目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合与通道注意力机制的单目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取视频序列的初始目标模板和当前帧的搜索区域； 构建并维护一个模板队列，所述模板队列用于存储多帧历史模板数据； 对所述模板队列中的模板图像和所述搜索区域中的图像进行多尺度特征提取，构建多尺度特征金字塔； 利用通道注意力机制，对来自所述搜索区域与所述模板队列中每个历史模板的同尺度特征图分别进行加权融合； 基于每个融合后的特征，分别生成目标的得分图ScoreMap、中心点坐标偏移量图OffsetMap和目标宽高信息尺寸图SizeMap； 对于所述模板队列中的每一个历史模板，基于对应的融合特征，分别输入预测头网络，生成对应的预测得分图； 为所述模板队列中的每个模板分配预定义的加权系数，所有加权系数之和为1，根据各模板的加权系数，融合各模板对应的预测得分图，生成加权总得分图； 所述融合各模板对应的预测得分图，生成加权总得分图，包括： 为模板队列中的每个模板分配预设的加权系数Wi，系数总和为1，较新的模板通常赋予较高权重，较旧的模板赋予较低权重，体现时序重要性差异； 按照公式S_total=W1M1+W2M2+W3M3计算加权总得分图，其中：W1、W2、W3分别表示模板队列中第一、二、三模板的加权系数，M1表示第1个模板的预测得分图，M2表示第2个模板的预测得分图，M3表示第3个模板的预测得分图； 基于所述加权总得分图解码出最终的目标边界框； 根据预设的更新条件动态更新所述模板队列； 其中，所述更新条件，包括： 计算当前帧目标候选框与模板队列中最新一帧历史模板之间的尺寸形变程度； 计算所述加权总得分图的最大响应值，将所述最大响应值作为当前帧的目标跟踪置信度； 当所述尺寸形变程度大于预设尺寸形变阈值，且当前帧的目标跟踪置信度小于预设的目标置信度阈值时更新队列模板，否则保留当前模板队列不变。

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