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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T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：CN121482104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610017752.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T目标跟踪方法及系统是由陈思;陈嘉;许瑞;王大寒;朱顺痣设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种联合建模高阶模态和时序动态的RGB‑T目标跟踪方法及系统，该方法包括：构建RGB‑T目标跟踪模型，其具有RGB模态分支和TIR模态分支的双分支架构，包括Transformer骨干网、跨模态目标查询生成器、时空高阶交互提示模块和预测头；通过跨模态目标查询生成器动态融合当前模板标记与前一帧时空标记，输出时间感知目标查询；使用时空高阶交互提示模块，在频域通过快速傅里叶变换近似二阶注意力并扩展为递归高阶交互，结合时空衍射注入机制生成高阶时空提示；将高阶提示注入Transformer骨干网并传递至下一帧，以增强长距离依赖与时间连续性。本发明可以充分利用跨模态的高阶时空交互与语义对齐，提高复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性。

本发明授权联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取训练数据集和训练集标注文件； 2构建联合建模高阶模态和时序动态的RGB-T目标跟踪模型，所述RGB-T目标跟踪模型为具有RGB模态分支和TIR模态分支的双分支架构，包括Transformer骨干网、跨模态目标查询生成器、时空高阶交互提示模块和预测头；对于每个模态分支，首先通过补丁嵌入和位置编码将输入帧编码为模板标记和搜索标记，然后通过Transformer分别提取每个模态分支的特征；跨模态目标查询生成器通过处理当前模板标记和前一帧的时空标记来动态融合多模态信息，输出跨模态和时间的融合特征作为时间感知目标查询，然后将时间感知目标查询传递到时空高阶交互提示模块中；时空高阶交互提示模块集成前一帧的搜索标记和当前帧的搜索标记，为当前帧生成更新的多位置交互的高阶提示，以为模型的Transformer和时间演化提供指导；然后将更新后的高阶提示注入到Transformer骨干网中，增强长距离依赖关系的建模；同时，更新后的高阶提示被传播到下一帧，以保持时间连续性； 通过训练数据集和训练集标注文件对RGB-T目标跟踪模型进行训练，得到可泛化的模型参数； 3将训练好的RGB-T目标跟踪模型用于跟踪目标，实现鲁棒且稳健的跟踪结果； 所述跨模态目标查询生成器采用动态稀疏幽灵融合模块通过联合建模RGB模态和TIR模态的时空线索构建自适应、与目标相关的查询；所述跨模态目标查询生成器包含动态稀疏幽灵融合模块的两个并行实例：一个用于多模态模板标记的融合，另一个用于多模态时空标记的融合；每个动态稀疏幽灵融合模块选择稀疏但信息丰富的令牌集，以实现多模态信息融合；在动态稀疏幽灵融合模块输出之后引入多头自注意力机制，所述多头自注意力机制将动态稀疏幽灵融合模块输出的多模态模板标记融合结果和多模态时空标记融合结果沿通道维度进行拼接后作为输入，在模态、时间和空间维度上实现密集、内容感知的交互，最终输出时间感知目标查询； 所述跨模态目标查询生成器的实现方法为： 所述跨模态目标查询生成器包含动态稀疏幽灵融合模块的两个并行实例：一个用于融合多模态模板标记，另一个用于融合多模态时空标记，表示为： 其中，、为动态稀疏幽灵融合模块的两个并行实例的输出，封装来自模板的模态 互补空间信号，而捕获与目标最近运动相关的时间动态信号；表示动态稀疏幽灵 融合模块；、表示两个模态分支的模板标记，、表示在初始帧中的时空标 记； 为了进一步扩大感知范围，在动态稀疏幽灵融合模块输出上引入多头自注意力机制， 以使时间感知目标查询在时刻能够自适应地强调目标相关区域，同时保持模态对齐和 时间感知，表示为： 其中，表示多头自注意力机制。

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