厦门理工学院陈思获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统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：CN114926652B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210600748.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统是由陈思;许瑞;王大寒;朱顺痣;吴芸设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：初始化模板图像和搜索区域图像；构建特征提取网络，获得模板多层特征和搜索区域多层特征；构建门控双视角聚合模块优化多层模板特征；构建语义引导的注意力模块实现搜索区域的粗粒度特征优化；构建相关性图聚合模块实现搜索区域的细粒度特征优化；构建头部预测网络，预测出当前帧目标的位置。该方法及系统通过模板特征和搜索区域特征的自注意力聚合及交互来增强目标显著特征，抑制背景噪声，从而在具有挑战性的场景中获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。
本发明授权基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交互与聚合式特征优化的孪生跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化模板图像和搜索区域图像； S2、构建特征提取网络，输入模板图像和搜索区域图像，获取相应的模板多层特征Fz和搜索区域多层特征Fx； S3、构建门控双视角聚合模块GDA以优化模板多层特征，将模板多层特征Fz输入GDA模块，获得优化的模板多层特征 S4、构建语义引导的注意力模块SGA以实现搜索区域的粗粒度特征优化，将和搜索区域多层特征Fx输入SGA模块，获得粗粒度优化的搜索区域特征 S5、构建相关性图聚合模块CGA以实现搜索区域的细粒度特征优化，将与输入CGA模块，获得细粒度优化的搜索区域特征 S6、构建头部预测网络，将和输入，预测出当前帧目标的位置。
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