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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合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：CN121391929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511936030.8，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法是由徐鸿伟;李洋设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法。涉及无人机航拍技术领域，具体涉及一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法。本发明采用双塔深度学习架构，采取点云分支+视觉分支进行多模态特征融合分类，并根据分类结果选择SiamFC++改进模块和TR‑TBP‑TPMB模型进行跟踪，最终得到点目标跟踪结果和扩展目标跟踪结果。所述方法包括如下步骤：将预处理后的图像数据集，输入PointNet++与ResNet双塔分类结构，所述双塔分类结构，将目标分为点目标和扩展目标；点目标输入SiamFC++改进模块，得到点目标跟踪结果；扩展目标输入TR‑TBP‑TPMB模型，得到扩展目标跟踪结果。

本发明授权一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态分类的无人机拍摄目标的混合跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、通过无人机搭载激光雷达，采集目标的运动图像数据集，并对所述数据集进行预处理； S2、将预处理后的数据集，输入PointNet++与ResNet双塔分类结构，所述双塔分类结构，将目标分为点目标和扩展目标； PointNet++与ResNet双塔分类结构包含PointNet++点云分支、ResNet视觉分支和注意力层； PointNet++点云分支从输入到输出依次经过采样层、特征聚合层、全局特征层和密度特征计算层； ResNet视觉分支从输入到输出依次经过残差层、全局平均池化层、第一个全连接层和第二个全连接层； 注意力层从输入到输出依次经过：第一层全连接层、第一个权重计算模块、第二层全连接层以及Softmax激活函数； S3、点目标输入SiamFC++改进模块，得到点目标跟踪结果； S4、扩展目标输入TR-TBP-TPMB模型，得到扩展目标跟踪结果。

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长春理工大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市卫星路7089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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