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龙图腾网获悉江西水利电力大学申请的专利基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法与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：CN120894562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511439267.5，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法与系统是由王员云;周凌涛;李溢超;王军设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法与系统，该方法包括：对模板图像和搜索图像进行初始化，并通过块嵌入进行序列划分；同时提取模板图像和搜索图像的全局特征与局部特征，并将模板图像和搜索图像的全局特征与局部特征进行特征融合；将全局局部联合模块的输出，输入至异步增强模块中进行异步交互与特征增强；将最终增强后的输出特征输入至预测头，以获取跟踪结果。本发明通过特征联合模块同时提取全局和局部特征，并在特征融合阶段使用异步增强操作来增强交互后的特征，提高了模型的鲁棒性和特征表达能力。

本发明授权基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于全局局部双路提取和异步增强的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于全局局部联合模块、预测头和异步增强模块构成跟踪模型； 步骤2、利用大规模数据集对全局局部联合模块、异步增强模块进行预训练，并调整模型参数，得到参数调整后的全局局部联合模块与参数调整后的异步增强模块； 步骤3、对模板图像和搜索图像进行初始化，并通过块嵌入进行序列划分，得到模板图像序列和搜索图像序列；将模板图像序列和搜索图像序列输入至参数调整后的全局局部联合模块中，同时提取全局特征与局部特征，再将全局特征与局部特征进行特征融合，得到全局局部联合模块的输出； 步骤4、将全局局部联合模块的输出，输入至参数调整后的异步增强模块中进行异步交互与特征增强，得到增强后的输出特征； 步骤5、将增强后的输出特征输入至预测头，以获取跟踪结果，根据跟踪结果计算中心分类损失和边界回归损失，利用中心分类损失和边界回归损失对跟踪模型进行优化，得到优化后的跟踪模型； 步骤6、利用优化后的跟踪模型进行目标跟踪； 其中，在所述步骤1中，基于全局局部联合模块、预测头和异步增强模块构成跟踪模型，其中，全局局部联合模块由第一全局局部联合模块和第二全局局部联合模块构成，第一全局局部联合模块的构建如下： 基于利用自注意力机制构建自注意力模块，根据分组空间注意力机制和通道打乱机制构建分组空间打乱模块，自注意力模块和分组空间打乱模块构成第一全局局部联合模块；其中，第一全局局部联合模块和第二全局局部联合模块权重共享，且结构相同； 异步增强模块的构建如下： 基于特征融合机制和异步增强注意力机制构建异步增强模块。

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