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龍圖騰網獲悉南昌工程學院申請的專利基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法與系統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：CN120339649B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510814640.4，技術領域涉及：G06V10/62；該發明授權基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法與系統是由王軍;孫磊;羅書紅;安卓;李楠甄;王員云設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法與系統，該方法包括：將模板圖像和搜索圖像輸入至主階段混合特征模塊中選擇注意力提取模板圖像和搜索圖像的全局特征，利用卷積操作提取模板圖像和搜索圖像的局部特征；將主階段混合特征模塊的輸出，輸入至多尺度融合模塊中提取不同尺度特征；將主階段混合特征模塊的輸出和多尺度融合模塊的輸出，輸入至次階段混合特征模塊中進行交互融合；將模板圖像和搜索圖像輸入至參數調整后的跟蹤模型中，以得到跟蹤結果。本發明通過發明所述混合特征模塊對輸入圖像的全局特征和局部特征進行提取融合，增強網絡對圖像細節的捕獲能力，在保留局部細節的同時還豐富了上下文信息。

本發明授權基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于混合特征和多尺度融合注意力的目標跟蹤方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟1、基于Transformer網絡框架構建混合特征模塊，基于深度可分離卷積和動態注意力權重融合機制構建多尺度融合模塊，混合特征模塊和多尺度融合模塊構成跟蹤模型； 其中，混合特征模塊包括主階段混合特征模塊和次階段混合特征模塊； 步驟2、將模板圖像和搜索圖像輸入至主階段混合特征模塊中，利用選擇注意力機制提取得到模板圖像和搜索圖像的全局特征，利用卷積操作提取得到模板圖像和搜索圖像的局部特征，并將模板圖像和搜索圖像的全局特征與模板圖像和搜索圖像的局部特征進行融合，得到主階段混合特征模塊的輸出； 步驟3、將主階段混合特征模塊的輸出輸入至多尺度融合模塊中，并結合通道特征選擇分支和空間特征選擇分支生成的動態權重，得到多尺度融合模塊的輸出； 步驟4、將主階段混合特征模塊的輸出和多尺度融合模塊的輸出輸入至次階段混合特征模塊中，進行交互融合處理，以得到次階段混合特征模塊的輸出； 根據次階段混合特征模塊的輸出計算分類損失，利用分類損失對跟蹤模型進行優化，得到優化后的跟蹤模型； 步驟5、利用大規模數據集對優化后的跟蹤模型進行預訓練，并調整模型參數，得到參數調整后的跟蹤模型； 步驟6、將模板圖像和搜索圖像輸入至參數調整后的跟蹤模型中，并以迭代的方式重復步驟2至步驟4，達到預設迭代次數后得到最終的次階段混合特征模塊的輸出； 將最終的次階段混合特征模塊的輸出輸入至預測頭，以得到跟蹤結果。

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南昌工程學院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新區天祥大道289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”。