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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于重跟踪策略的前景感知Transformer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：CN119832027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510316889.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于重跟踪策略的前景感知Transformer目标跟踪方法及系统是由郑钰辉;强旭艳;张国庆设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重跟踪策略的前景感知Transformer目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于重跟踪策略的前景感知Transformer目标跟踪方法及系统，涉及图像识别与目标跟踪技术领域，包括：将最近帧模板图像和搜索区域图像输入预先构建的预处理层后分别生成模板token序列和搜索token序列，并缓存至重跟踪缓存区；然后将两个序列拼接得到混合序列，并输入至预先建立的前景感知编码器内，得到输出序列，对输出序列中的搜索区域特征序列进行填充并输入至预测头内，得到预测结果；若连续t帧的预测结果均低于预设预期值，则启用重跟踪策略，经通用编码器得到重跟踪的预测结果，并在重跟踪评估区进行综合评估，得到最佳跟踪结果。该方法不仅有效减轻背景干扰，还能及时纠正跟踪偏差。

本发明授权基于重跟踪策略的前景感知Transformer目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于重跟踪策略的前景感知Transformer目标跟踪方法，其特征在于，方法包括以下步骤：接收最近帧模板图像和搜索区域图像，将最近帧模板图像和搜索区域图像输入预先构建的预处理层后分别生成模板token序列和搜索token序列，并将模板token序列和搜索token序列缓存至重跟踪缓存区；将模板token序列和搜索token序列进行拼接，得到混合序列，将混合序列输入至预先建立的前景感知Transformer编码器内，得到输出序列，对输出序列中的搜索区域特征序列进行填充，将填充后的输出序列输入至预测头内，得到预测结果；所述将混合序列输入至预先建立的前景感知Transformer编码器内后，采用前景增强多头自注意力模块提取融合混合序列的特征，并利用背景筛除模块筛选丢弃背景token；所述用前景增强多头自注意力模块提取融合混合序列的特征的计算过程如下： 式中，FEA表示单个前景增强自注意力头的计算，q、k、v表示输入的查询向量、键向量、值向量，Softmax为激活函数，Maxj表示注意力权重矩阵中每行前K个最大值，kT表示混合序列键k的转置，是混合token序列的维度，表示一个0值矩阵，kzT和kxT分别为模板序列键的转置和搜索序列键的转置，前景增强多头自注意力计算公式如下： 式中，FEMSA表示前景增强多头注意力结果，Concat表示拼接操作，headi表示第i个前景增强自注意力头的计算结果，前景增强多头注意力模块的输出与混合token序列M1残差相加，输入背景筛除模块；将预测结果与预设预期值进行比较，若连续t帧的预测结果均低于预设预期值，则将预测结果存入重跟踪评估区，并将重跟踪缓存区内的模板token序列和搜索token序列输入通用Transformer编码器中跟踪预测，得到重跟踪的预测结果，在重跟踪评估区将预测结果与重跟踪的预测结果进行综合评估，得到最佳跟踪结果，并在线更新模板图像。

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