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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种孪生网络目标跟踪系统及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：CN113963204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111220959.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种孪生网络目标跟踪系统及方法是由卢先领;汪强设计研发完成，并于2021-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种孪生网络目标跟踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了计算机视觉目标跟踪技术领域的一种孪生网络目标跟踪系统及方法，包括：获取输入特征图；基于输入特征图进行卷积拆分，得到多个特征子图；基于多个特征子图进行卷积融合，得到分支特征图；基于分支特征图进行特征融合，得到输出向量；基于输出向量进行升维处理，得到升维特征图；基于升维特征图进行分类分支，得到分类图、回归图和中心度图。本发明能够能够有效解决主干网络特征提取能力弱、深层语义信息较浅、分类回归方式复杂等问题，提出了一种全新的端到端的深度模型，有效提升了方案跟踪性能。

本发明授权一种孪生网络目标跟踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种孪生网络目标跟踪方法，其特征是，包括：获取输入特征图；采用1×1卷积将输入特征图拆分成多个特征子图；将每个特征子图与上一个特征子图经过卷积输出的和作为该子图对应的输入进行3×3卷积；将经过3×3卷积后的多个特征子图进行拼接；基于拼接后的特征子图通过1×1卷积融合，得到模板分支与搜索分支的特征图；分别对模板分支与搜索分支的特征图作1×1卷积；基于1×1卷积后的特征图展平成特征向量，得到模板向量和搜索向量；基于模板向量和搜索向量进行特征融合，得到输出向量；基于输出向量进行升维处理，得到升维特征图；基于升维特征图进行分类分支，得到分类图、回归图和中心度图；其中，所述模板分支将视频序列第一帧作为模板区域，搜索分支将随后的每一帧作为搜索区域，模板区域和搜索区域经过特征提取模块后得到特征图大小分别为和，其中，为通道数，，，，，其中，和是搜索区域的长和宽，和是模板区域的长和宽；所述基于模板向量和搜索向量进行特征融合，得到输出向量包括：设置Transformer特征融合模块，所述Transformer特征融合模块由特征融合循环层和解码器组成；特征融合循环层结构为自左向右的EDE结构，特征融合循环层中第一个编码器通过多头自注意力模块关注模板向量和搜索向量的语义信息，特征融合循环层中解码器通过多头互注意力模块融合来自两个分支的语义信息，充分捕获全局语义信息并关注关键语义信息，特征融合循环层中第二个编码器挖掘目标深层语义信息；特征融合循环层循环N次，循环N次后的输出作为解码器的输入，融合得到输出向量。

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