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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种动态融合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：CN117237672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311246691.9，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种动态融合目标跟踪方法是由韩光;马健舒;吴康;林敏;郭晨伟;王笑笑设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态融合目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态融合目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域，方法包括：利用基于注意力机制的神经网络作为特征提取网络，构建单流目标跟踪模型；将目标模板和搜索区域输入至单流目标跟踪模型，由特征提取网络获取搜索区域特征图和融合token的关系信息，并利用融合token的关系信息对搜索区域进行上采样，将搜索区域特征图恢复至原有token数；将恢复至原有token数的搜索区域特征图输入至预测头，由预测头输出目标跟踪结果。该方法能够减少背景信息的干扰，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种动态融合目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种动态融合目标跟踪方法，其特征在于，包括： 利用基于注意力机制的神经网络作为特征提取网络，构建单流目标跟踪模型； 将目标模板和搜索区域输入至所述单流目标跟踪模型，由所述特征提取网络获取搜索区域特征图和融合token的关系信息，并利用融合token的关系信息对搜索区域进行上采样，将搜索区域特征图恢复至原有token数； 将恢复至原有token数的搜索区域特征图输入至预测头，由所述预测头输出目标跟踪结果； 其中，所述特征提取网络以每三层注意力层为一组设置四组注意力组，第一、二、三组注意力组分别通过其注意力层的各注意力分数图对目标进行预测，获取预测目标位置，并根据其预测目标位置对搜索区域特征图进行token融合，记录融合token的关系信息；第一、二、三、四组注意力组的搜索区域中的token数等比例递减； 第一、二、三组注意力组分别通过其注意力层的各注意力分数图对目标进行预测，获取预测目标位置包括： 第一组注意力组对其三层注意力层的各交互注意力分数图进行累加，并从累加后的注意力分数图中筛选出分数最高的token，作为第一组注意力组的预测目标位置； 第二、三组注意力组分别对其最后一层注意力层的各交互注意力分数图进行排序，并从排序中筛选出分数最高的token，作为第二、三组注意力组的预测目标位置； 第一、二、三组注意力组分别根据其预测目标位置对搜索区域特征图进行token融合包括： 第一、二、三组注意力组分别根据其预测目标位置对搜索区域中所有token进行聚类分数计算，获取搜索区域中所有token的聚类分数； 将搜索区域中所有token的聚类分数从高至低进行排序，并从排序中筛选出前30%的token作为聚类中心点； 将聚类中心点和与其特征距离最小的token进行合并。

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