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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法与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：CN119575982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411740875.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法与装置是由杜凤青;肖浥青;陈甜甜;罗祾;王琛;刘婧;王娜;程凡;赵林萱;刘学昊设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法与装置，首先，利用ViT模型进行特征提取，将模板图像和搜索图像的特征输入到Transformer进行多头自注意力建模，捕捉目标与背景之间的关联。其次，通过ResNet提取帧间特征，并结合LSTM建模帧间时序关系，动态更新目标轨迹。LSTM输出的特征与目标轨迹信息融合后用于目标位置预测，最终解码器通过多个分支完成目标分类和位置回归。该方法有效融合时空信息，解决了电力机器人在动态环境中跟踪精度与稳定性的问题，具有较强的实用价值和应用潜力。该方法通过结合时序信息、轨迹信息和动态特征更新机制，提高了目标跟踪的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的电力机器人目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取模板图像，通过电力机器人摄像头实时获取当前搜索图像； 步骤S2：初始化帧间信息，初始化轨迹信息； 步骤S3：将模板图像与当前搜索图像进行处理，得到联合特征向量，将联合特征向量输入预训练的ViT模型编码器中处理，输出模板图像与当前搜索图像的联合特征矩阵； 步骤S4：判断当前搜索图像是否为第一帧，若不是第一帧，则执行步骤S5，若是第一帧，则执行步骤S6； 步骤S5：利用当前搜索图像与上一帧搜索图像通过ResNet网络与LSTM网络进行帧间信息建模，得到帧间特征向量，根据帧间特征向量更新帧间信息； 步骤S6：将联合特征矩阵作为预训练的ViT模型解码器的查询向量，将帧间信息与轨迹信息拼接作为预训练的ViT模型解码器的键-值向量，解码器输出解码特征矩阵，通过解码特征矩阵获得当前搜索图像中目标的精确位置与姿态估计，通过当前搜索图像中目标的精确位置与姿态估计对电力机器人进行位姿调整； 步骤S7：将解码特征矩阵输入预训练的ViT模型回归网络中，输出当前搜索图像中目标的边界框信息，根据当前搜索图像中目标的边界框信息更新轨迹信息； 所述利用当前搜索图像与上一帧搜索图像通过ResNet网络与LSTM网络进行帧间信息建模，得到帧间特征向量，具体包括以下步骤： 将当前搜索图像与上一帧搜索图像输入预训练的ResNet网络中进行特征提取，输出融合特征图，将融合特征图展平为一维向量，将一维向量作为时间序列输入预训练的LSTM网络，输出帧间特征向量。

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