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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及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：CN115330837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210994557.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统是由陈思;王立波;王大寒;朱顺痣;吴芸设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，该方法包括：构建用于目标跟踪任务的图注意力Transformer网络模型并对其训练，该网络模型包括特征提取网络、自适应图注意力模块和特征预测头；以不同采样比对视频序列帧进行采样，分别将第一帧和后续帧获得的采样样本作为模板和搜索区域；将模板和搜索区域输入到训练好的网络模型中，通过特征提取网络提取模板和搜索特征作为自适应图注意力模块的输入；通过自适应图注意力模块对输入的模板和搜索特征进行聚合操作，然后利用混合注意力进行特征融合，获得更加鲁棒的自适应特征；最后通过特征预测头估计搜索区域中的目标，得到跟踪结果。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。

本发明授权基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法，其特征在于，包括： 构建用于目标跟踪任务的图注意力Transformer网络模型并对其进行训练，该网络模型包括特征提取网络、自适应图注意力模块和特征预测头；特征提取网络的组成是一个patchembedding操作，主要是将输入的模板和搜索特征变成token向量，其由三个阶段组成，每个阶段中的每个block都包含注意力操作；自适应图注意力模块包括对模板节点、搜索节点的聚合操作和对聚合搜索节点的FocusedDropout操作，主要是将输入的特征转换为节点特征，然后经过聚合操作，生成自适应特征；特征预测头为一个基于全卷积角点的定位头，其使用Conv-BN-ReLU层对目标的左上角和右下角进行预测，从而估计跟踪目标的边界框； 以不同采样比对视频序列帧进行采样，分别将第一帧和后续帧获得的采样样本作为模板和搜索区域； 将获得的模板和搜索区域输入到训练好的网络模型中，通过特征提取网络提取模板和搜索特征作为自适应图注意力模块的输入；通过自适应图注意力模块对输入的模板和搜索特征进行聚合操作，然后利用混合注意力进行特征融合，从而获得更加鲁棒的自适应特征；最后通过特征预测头估计搜索区域中的目标，得到跟踪结果。

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厦门理工学院，其通讯地址为：361024 福建省厦门市集美区理工路600号；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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