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龙图腾网获悉同济人工智能研究院(苏州)有限公司申请的专利基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法和系统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：CN115937250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211319123.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法和系统是由邓若愚;胡尚薇设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法和系统，包括：1将待追踪视频抽帧，并获取待追踪目标在第一帧的初始位置框作为模板帧；2以目标初始位置框为中心，裁切后一帧255*255大小的搜索帧区域；3模板帧与搜索帧分别输入ResNet‑50骨干特征提取网络中形成两个分支；4提取ResNet‑50的Conv3_3,Conv4_6,Conv_5_3层特征；5模板帧特征作为卷积核，搜索帧特征为输入，做互相关操作；6搜索帧得到的高响应区间特征通过RPN网络回归成bbox坐标形式；7融合不同深度特征回归的结果，综合得到目标下一帧运动的具体位置。本申请获得了更加准确的跟踪效果，具有更加强大的前背景区分判别能力，跟踪速度得到极大保证。

本发明授权基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层特征融合孪生神经网络的单目标追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1将待追踪视频抽帧，并获取待追踪目标在第一帧的初始位置框作为模板帧； 2以目标初始位置框为中心，裁切后一帧255*255大小的搜索帧区域； 3模板帧与搜索帧分别输入ResNet-50骨干特征提取网络中形成两个分支，两个分支共享网络权重； 4提取ResNet-50的Conv3_3,Conv4_6,Conv_5_3层特征，以获取不同深度特征； 5模板帧特征作为卷积核，搜索帧特征为输入，做互相关操作； 6搜索帧得到的高响应区间特征通过区域提取网络回归成bbox坐标形式； 7融合不同深度特征回归的结果，综合得到目标下一帧运动的具体位置； 所述的步骤5中，分别对于浅层、中层、深层特征，将模板帧与搜索帧做互相关操作，卷积结果为模板帧在搜索帧的响应特征图； 所述的步骤6中，分别将浅层、中层、深层响应特征图输入区域提取网络，将高响应区间回归成bbox坐标形式：对于区域提取网络生成多个锚点，随后在所述锚点上生成大小64、128、256，比例1:1、1:2、2:1的候选框，通过分类和回归过程得到包含物体的正确边界框。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济人工智能研究院(苏州)有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市相城区高铁新城青龙港路58号天成时代商务广场29、30层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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