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龙图腾网恭喜南昌工程学院申请的专利基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与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：CN119672072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510193877.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统是由王员云;刘欣;王军;周凌涛;金沈妙设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统，该方法包括：构建特征融合网络模型；以模板图像以及搜索区域图像作为单残差多尺度块的输入特征，得到单残差多尺度特征块的输出特征；模板分支中，模板分支单残差多尺度特征块的输出特征进行处理，得到最终的自注意力；结合最终的自注意力对特征融合网络模型进行预训练；将模板图像以及搜索区域图像作为预训练后的特征融合网络模型的输入特征，得到新的单残差多尺度特征块的输出特征，并进一步得到最大相似度得分；根据最大相似度得分得到预测结果。本发明充分结合单残差多尺度特征和共线约束注意力的优势，以获得更好的特征融合和减少冗余计算，优化性能和速度之间的平衡。

本发明授权基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征和共线注意力模块的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、构建包含模板分支和搜索分支的特征融合网络模型，其中，模板分支由六层单残差多尺度特征块与共线约束自注意力块构成，搜索分支由三层单残差多尺度特征块构成；步骤2、以模板图像以及搜索区域图像作为单残差多尺度特征块的输入特征，得到模板分支单残差多尺度特征块的输出特征以及搜索分支单残差多尺度特征块的输出特征；在模板分支中，利用共线约束自注意力块对模板分支单残差多尺度特征块的输出特征进行处理，得到最终的自注意力输出；步骤3、利用大规模数据集，对特征融合网络模型进行预训练，得到预训练后的特征融合网络模型；步骤4、将模板图像以及搜索区域图像作为预训练后的特征融合网络模型的输入特征，得到新的模板分支单残差多尺度特征块的输出特征以及新的搜索分支单残差多尺度特征块的输出特征；将新的模板分支单残差多尺度特征块的输出特征以及新的搜索分支单残差多尺度特征块的输出特征，作为串联序列输送到多头自注意力编码层进行计算，得到最大相似度得分；步骤5、根据最大相似度得分，通过解码器，将属于最终序列搜索的部分平面化为2D特征图；步骤6、将2D特征图输入头部网络，根据最大相似度得分，选择中心分数图中置信度最高的位置作为目标位置，并使用相应的回归坐标计算一个边界框作为最终预测结果。

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