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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115619822B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211113345.9，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法是由產思賢;陶健;白琮設計研發完成，并于2022-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法在說明書摘要公布了：一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法，包括：1根據給定的視頻序列和第一幀的標注信息Box1，獲取待跟蹤視頻序列的跟蹤模板Z和動態局部模板Zdl；其中動態局部模板Zdl由跟蹤模板Z處理后獲得，包含9個局部模板；2根據上一幀的標注信息，獲取待跟蹤視頻序列的搜索圖片Si；3基于步驟1和步驟2將跟蹤模板Z、動態局部模板Zdl和搜索圖片Si作為對象級變換神經網絡的輸入，獲取特征編碼后的搜索圖片特征X；4基于步驟3將編碼后的搜索圖片特征X作為角點預測網絡的輸入，獲得當前幀中目標定位信息Boxi；5通過動態局部模板更新策略更新局部模板。本發明將對象級的注意力設計為窗戶注意力，從而有效地避免背景信息分散注意力。

本發明授權一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對象級變換神經網絡的跟蹤方法，通過構建的對象級變換神經網絡進行目標跟蹤，其特征在于：包括以下步驟： 1根據給定的視頻序列和第一幀的標注信息Box1，獲取待跟蹤視頻序列的跟蹤模板Z和動態局部模板Zdl；其中動態局部模板Zdl由跟蹤模板Z處理后獲得，包含9個局部模板； 2根據上一幀的標注信息，獲取待跟蹤視頻序列的搜索圖片Si； 3基于步驟1和步驟2將跟蹤模板Z、動態局部模板Zdl和搜索圖片Si作為對象級變換神經網絡的輸入，獲取特征編碼后的搜索圖片特征X； 4基于步驟3將編碼后的搜索圖片特征X作為角點預測網絡的輸入，獲得當前幀中目標定位信息Boxi； 5通過動態局部模板更新策略更新局部模板；根據步驟4預測的Boxi，使用與步驟1一樣的方式獲取當前動態局部模板Zdli；同時，根據Boxi通過PrRoIPooling獲取對應Zdli中9個局部模板的特征向量，并輸入到質量評估網絡獲取可靠性評分；根據得到的可靠性評分和動態局部模板Zdli，對歷史動態局部模板Zdl中評分低的部分進行替換。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區潮王路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。