买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net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：CN116168061B 。

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：202310192160.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net是由刘冰设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR‑Net，受金字塔残差网络的启发pyramidalconvolutionalresidualnetwork，PyConvResNet，本发明提出了一种简单而有效的视觉目标跟踪方法，有效地提升了对通用视觉目标的跟踪性能，将其命名为APR‑Net跟踪方法。在本发明中提出的APR‑Net跟踪方法，能够自动搜索特征图中的多尺度特征。此外，本发明在PyConvResNet中引入了注意力机制，以进一步提高跟踪的准确率和稳定性。在基准数据集上的实验结果表明，所提出的跟踪方法在各种具有挑战性的环境中实现了具有竞争力的跟踪准确率和稳定性，并满足实时跟踪速度。本发明提出的跟踪方法在GPU上以近30帧秒的速度运行。

本发明授权一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力金字塔残差网络的视觉目标跟踪方法APR-Net，其特征在于，包括以下步骤：设计注意力金字塔残差网络APR-Net特征提取模型，所述特征提取模型APR-Net为带有注意力机制的金字塔残差网络；将ATOM跟踪方法作为基线跟踪框架，设计的跟踪方法包括四个部分：基于金字塔残差网络PyConvResNet的特征提取器、注意力模块、分类器和预测器；其中，基于金字塔残差网络PyConvResNet的特征提取器用于提取每一帧视频图像的特征；注意力模块用于增强特征的视觉表达能力，有助于特征提取器对目标可能出现的区域给予更多的关注；注意力模块通过逐位加权运算集成到金字塔残差网络模型中，最终将跟踪问题转换为分类和预测问题；利用分类器初步定位目标，获取初始目标边框，预测器利用反向传播，优化目标边框，对每一帧的跟踪结果进行修正，获得精细的目标边框；所述特征提取模型APR-Net由两个部分组成：金字塔特征层和混合注意力模块；金字塔网络由四个金字塔残差块组成，第三和第四个金字塔残差块之后分别是一个混合注意力模块；将混合注意力层处理为一个逐位加权运算；由模型APR-Net生成的最终特征图包含目标的各种尺度特征和注意力特征；将原ATOM中的ResNet-18替换为APR-Net以提取更加鲁棒的目标外观特征；然后在PyConvResNet和感兴趣区域的池化层PrRoIPooling之间放置一个注意力模块；所述注意力模块具体包括：将注意力因子λ引入到特征x中，通过注意力机制增强深度视觉特征；注意力模块的公式为： 其中，⊙表示对特征x进行逐位加权运算，为了降低参数数量，将注意因子λ进一步分解为双偶注意力ε用于增加对目标的关注，通道注意力κ定义特征通道，因此可以将注意力模型分解为： 为了能够有效地捕获不同视频帧的图像中目标的共同特征及其不同视频帧的图像中目标之间的差异，可以将ε进一步分解为由通用注意力和残差注意力组成的叠加注意力：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。