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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多尺度可形变注意力机制的多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：CN116309725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310324732.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于多尺度可形变注意力机制的多目标跟踪方法是由赵佳琦;向赫;周勇;阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度可形变注意力机制的多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度可形变注意力机制的多目标跟踪方法，属于视频监控领域。首先对视频提取具有多尺度特征的检测框；然后在视频帧中检测框选行人；将位置信息与外观特征进行编码，通过空间注意力模块和通道注意力模块提取多尺度的鲁棒特征；再次将得到的检测框与跟踪框的鲁棒特征通过Transformer解码器构造出匹配代价体C；利用匹配代价体C在充分使用低置信度和高置信度检测框的基础上进行二次匹配关联，计算预测值和真实跟踪值之间的损失，利用损失值训练整个网络来得到最终的参数，从而得到行人多目标跟踪视频的跟踪结果。其步骤简单，使用方便，能够高效快捷的对大规模的自然图像数据集中的行人进行多目标跟踪。

本发明授权基于多尺度可形变注意力机制的多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度可形变注意力机制的多目标跟踪方法，其特征在于，使用多目标跟踪模型对自然图像中各种尺度的行人进行跟踪，多目标跟踪模型包括顺序连接的用以提取多尺度特征的检测模块、可形变注意力机制的多尺度外观特征提取模块、语义信息融合模块，Transformer编码器和解码器；其中语义信息融合模块中包括顺序连接的归一化层LN、基于可形变自注意力MSDA、归一化层LN、多层感知机MLP、空间注意力模块SAM、通道注意力模块CAM； 步骤如下： 对于含有各种尺度行人的多目标跟踪视频，将跟踪视频分解为视频帧的集合，利用提取多尺度特征的检测模块设置用以提取行人信息的具有多尺度特征的检测框； 对于视频帧中被检测框选定的行人，利用可形变注意力机制进行多尺度特征外观的提取； 将提取出的位置信息与外观特征进行编码，通过空间注意力模块和通道注意力模块提取多尺度的鲁棒特征； 将得到的检测框和已经与检测框匹配成功相邻帧中的跟踪框的鲁棒特征通过Transformer解码器，构造出检测框与跟踪框的匹配代价体C； 利用匹配代价体C，在充分使用低置信度和高置信度检测框的基础上，对检测框与跟踪框序列进行二次匹配关联，得到最后匹配结果； 将匹配结果作为预测值，然后计算匹配结果的预测值和数据集训练集中真实跟踪值之间的损失值，根据得到的损失值训练多目标跟踪模型来得到最终的参数，再使用多目标跟踪模型重复上述除训练以外的步骤完成视频的多目标跟踪，最终得到行人多目标跟踪视频的跟踪结果。

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