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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种双重模态增强机制的RGB-T跟踪方法及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：CN119169048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411058651.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种双重模态增强机制的RGB-T跟踪方法及装置是由胡雨凡;邵泽楷;刘红敏;樊彬设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双重模态增强机制的RGB-T跟踪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及多模态学习技术领域，特别是指一种双重模态增强机制的RGB‑T跟踪方法及装置，方法包括：构建初始多模态目标跟踪模型，初始多模态目标跟踪模型包括两个并行的ViT骨干网络、初始红外感知适配器、初始跨模态融合适配器、RGB预测头、红外预测头以及响应图解耦蒸馏响应模块；根据训练样本以及预设的损失函数，对初始多模态目标跟踪模型进行训练优化，得到训练好的多模态目标跟踪模型，包括Transformer骨干网络、红外感知适配器、跨模态融合适配器、RGB预测头以及红外预测头；获取待识别数据，将待识别RGB图像以及待识别红外图像输入到多模态目标跟踪模型，得到待识别数据对应的跟踪结果。采用本发明，可以提高目标跟踪的精准度。

本发明授权一种双重模态增强机制的RGB-T跟踪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种双重模态增强机制的RGB-T跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建初始多模态目标跟踪模型，所述初始多模态目标跟踪模型包括两个并行的预训练的ViT骨干网络、初始红外感知适配器、初始跨模态融合适配器、RGB预测头、红外预测头以及响应图解耦蒸馏响应模块，所述两个并行的预训练的ViT骨干网络分别为第一ViT骨干网络和第二ViT骨干网络； S2、根据RGB训练样本、红外训练样本以及预设的损失函数，对初始红外感知适配器和初始跨模态融合适配器进行训练优化，得到训练好的多模态目标跟踪模型，所述多模态目标跟踪模型包括Transformer骨干网络、红外感知适配器、跨模态融合适配器、RGB预测头以及红外预测头；其中，将红外图像块嵌入输入到Transformer骨干网络中，所述Transformer骨干网络中包括红外感知适配器；将红绿蓝图像块嵌入输入到Transformer骨干网络中，将红外图像块嵌入对应的Transformer输出与红绿蓝图像块嵌入对应的Transformer输出输入到跨模态融合适配器，将输出的数据输入到红外预测头中；将红绿蓝图像块嵌入对应的Transformer输出与跨模态融合适配器的输出相加后输入到RGB预测头中； S3、获取待识别数据，所述待识别数据包括待识别RGB图像以及待识别红外图像； S4、将所述待识别RGB图像以及待识别红外图像输入到所述多模态目标跟踪模型，得到所述待识别数据对应的跟踪结果。

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