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龙图腾网获悉华中光电技术研究所(中国船舶集团有限公司第七一七研究所)申请的专利一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余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：CN115908874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211518891.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余方法是由张智杰;刘松;韩根甲;石毅设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余方法，先将模板帧和检测帧送入网络进行卷积特征提取生成对应的模板特征图和检测特征图，利用互相关操作分别对分类分支和回归分支进行模板匹配，得到匹配特征图。然后对区域建议网络优化，进行去冗余设计，最后得到响应特征图；本发明方法在未损失该部分网络功能的前提下，简化了网络结构，减少了网络参数，使得目标跟踪网络模型在训练和推断过程都节省了计算和内存开销。

本发明授权一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的目标跟踪模型去冗余方法，其特征在于：包括如下步骤 步骤S1，将跟踪目标的视频帧序列中的首帧作为模板帧，后续帧作为检测帧，送入主干网络进行卷积特征提取生成对应的模板特征图z和检测特征图x； 将模板特征图z作为区域建议网络中分类分支的输入，通过卷积层对模板特征图z进行映射，同时进行升维将通道数增加到2k，得到输出模板特征图其中k是预选不同长宽比的锚框个数；同时将检测特征图x作为输入，通过卷积层对检测特征图x进行映射，得到输出特征图 将模板特征图z作为区域建议网络中回归分支的输入，通过卷积层对模板特征图z进行映射，同时进行升维将通道数增加到4k，得到输出模板特征图其中k是预选不同长宽比的锚框个数；同时将检测特征图x作为输入，通过卷积层对检测特征图x进行映射，得到输出特征图 利用互相关操作分别对分类分支和回归分支进行模板匹配： 其中★表示相关操作，和分别表示以模板特征图和作为卷积核进行分组卷积操作得到的响应特征图； 步骤S2，基于SiamRPN网络，在互相关的卷积运算中添加深度互相关模块，先将区域建议网络中上下并行的两个前端卷积层和一个深度互相关模块作为匹配模块，找到响应特征图两和中相似特征，再通过区域建议网络中的维度映射模块进行1×1卷积维度的特征图映射，分别实现前后景分类以及目标坐标回归； 步骤S3，对SiamRPN结构的并行分支去冗余，将区域建议网络中的互相关模块及其前端卷积层记作匹配模块，1×1卷积层记作维度映射模块，将匹配模块以及维度映射模块进行网络结构共用，将孪生网络的模板特征和检测特征输出相关特征图得到共有匹配的信息，然后将特征图分别送入区域建议网络中的分类分支和回归分支进行特征图维度映射； 步骤S4，对共用的匹配模块以及维度映射模块精简一半的tiny-SiamRPN网络结构，完成初始帧特征与后续帧特征的匹配以及维度映射，得到匹配特征图。

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