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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的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：CN119131085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411291444.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的目标跟踪方法是由周濛;徐明生设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉中的目标跟踪技术领域，其具体地公开了一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的目标跟踪方法，该方法主要包括特征提取模块、门控注意力机制特征融合模块、时空记忆特征读取模块、双分支预测模块。该方法将记忆帧图像和当前查询帧图像输入主干网络提取特征；采用门控注意力机制融合增强记忆帧图像特征和查询帧图像特征；利用双分支检测模块分别预测目标位置框和分割掩码结果；根据置信度分数和时间距离约束动态筛选记忆帧模板。本发明方法通过门控注意力机制加强了记忆帧图像特征和查询帧图像特征的融合，充分利用时空记忆信息，有效减少了目标长时间被遮挡、非目标相似性较高等情况的干扰，提升了跟踪模型的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于门控注意力机制和时空记忆网络的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1特征提取：将记忆帧图像和查询帧图像分别送入主干网络提取相应记忆帧图像特征和查询帧图像特征； S2特征增强：利用自适应门控注意力机制对记忆帧图像特征和查询帧图像特征进行增强，由动态门控单元从空间注意力、通道注意力和通道-空间混合注意力这三个注意力模块中自适应选择其一对记忆帧图像特征和查询帧图像特征进行加权处理； S3时空记忆读取：计算增强后记忆帧图像特征和查询帧图像特征的相似性矩阵作为权值信息对记忆帧图像特征进行加权，得到融合特征； S4网络预测：将融合特征送入分类回归网络和解码器分别进行跟踪和分割结果的预测； S5模板更新：根据置信度分数和时间距离约束动态筛选记忆帧模板； 其中： 所述特征增强步骤中采用自适应门控注意力机制加强了记忆帧图像特征和查询帧图像特征中感兴趣的目标区域，所述特征增强步骤具体如下： S21：由动态门控单元生成one-hot向量，其中记忆帧门控one-hot向量为，查询帧的门控one-hot向量为； S22：根据one-hot向量选择注意力模块，得到注意力机制为； S23：利用选择的注意力机制和one-hot向量为特征中每个位置的信息分配不同的权重，增强特征中与目标相关区域的信息，最终经过门控注意力机制加强后的记忆帧图像特征和查询帧图像特征计算公式分别为：

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