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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型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：CN117095027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311092333.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型是由赵彦春;张焕龙;马宗浩;蒋斌;田杨阳;智鹏鹏;沈冯立;万优;段裕龙设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于鲁棒视觉跟踪的互惠层间‑时间判别目标模型，属于目标跟踪技术领域，用于解决传统孪生跟踪算法很少考虑模板和搜索区域的信息交互，导致类目标干扰的累积误差影响跟踪结果的问题。本发明首先构建了一个层间目标感知增强模型，通过在特征提取过程中建立模板与搜索区域的逐像素相关性，实现层间特征信息交互，减轻了因目标对搜索区域不可见导致的累积误差，增强了对目标的感知；同时，为减弱干扰的影响，设计了一种时间干扰评估策略，利用帧间候选传播模块建立相邻帧多个候选位置之间的相似关系，再根据确定的相似得分消除相似干扰，获得更可靠的目标位置，实现鲁棒跟踪。

本发明授权鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型在权利要求书中公布了：1.一种鲁棒视觉跟踪的互惠层间-时间判别目标模型，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、利用预训练的网络，分别进行模板和搜索区域的特征提取，然后经匹配模块得到响应图； 步骤二、通过层间目标感知增强模型，在特征提取过程中，建立模板和搜索区域的逐像素相关性，进行网络第一阶段和第四阶段的信息交互，再经匹配模块得到响应图； 步骤三、将和进行加权融合得到更能突出目标的响应图； 步骤四、通过时间干扰评估策略保留响应图中的多个候选； 步骤五、通过帧间候选传播模块建立相邻帧多个候选之间的联系，得到相似度得分； 步骤六、根据得到的相似度得分消除相似的干扰候选，从而得到更可靠的目标位置； 步骤七、后续跟踪过程按照上述步骤进行，直至视频结束； 步骤二中第一阶段和第四阶段信息交互的建立方式如下： 首先通过1*1的卷积和最大下采样方式对输入特征进行重塑，然后利用逐像素相关模块获取模板和搜索区域特征之间每个像素的相似度，得到相似度特征，并通过1*1卷积和上采样来对该特征进行聚合，最终得到更具判别性的特征； 根据步骤四中时间干扰评估策略来消除响应图中相似干扰候选对象的影响，得到更可靠目标位置，对于候选对象的选择，其形式如下： 表示候选集合，表示相应分数，表示分数对应的位置，表示在该位置提取的特征，为自变量，表示包含5个元素； 的获取方式如下： 其中表示在响应图中选择得分最高的位置作为候选集合中的元素，为自变量，取值为1-5，表示选取得分前五的5个位置； 特征的表示形式如下： 表示特征提取网络，根据得分和位置，得到相应位置的特征，并存储于候选集合中。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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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