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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪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：CN116342648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310196504.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪方法是由路文;朱振杰;田高;徐浩然;郑永;张立泽设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪方法，具体为：将目标跟踪数据集划分为训练集和测试集，再对数据集进行预处理；构建混合结构注意力特征融合模块；构建基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪算法模型；利用训练集对步骤3构建的基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪算法模型进行迭代训练，得到训练好的基于混合结构注意力机制的孪生网络目标跟踪模型；将测试集作为训练好的基于混合结构注意力机制的孪生网络目标跟踪模型的输入进行前向推理，得到每个测试样本的跟踪结果。本发明方法解决了现有目标跟踪方法精度低的问题。

本发明授权基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1，将目标跟踪数据集划分为训练集和测试集，再对数据集进行预处理； 步骤2，构建混合结构注意力特征融合模块； 步骤2的具体过程为： 设有图像特征和图像特征，将图像特征和图像特征分别经过卷积核大小为33卷积构成的卷积层学习局部细节信息和引入位置信息，得到图像特征和图像特征，设图像特征经过线性层得到的查询向量，图像特征经过线性层得到的值向量和键向量，经过混合结构注意力中的多头互注意力层，获取到不同通道维度下可以反映图像特征和图像特征之间相互关联程度的注意力图，表达式为： 式中，是图像特征的注意力图，表示键向量的维度； 将多头互注意力层输出的注意力图与图像特征相加经过残差单元，则实现图像特征和图像特征中有效信息的聚合； 步骤3，构建基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪算法模型； 步骤3中，基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪算法模型包括特征提取网络、特征融合网络、分类与回归网络三部分； 步骤4，利用训练集对步骤3构建的基于混合结构注意力引导的孪生网络目标跟踪算法模型进行迭代训练，得到训练好的基于混合结构注意力机制的孪生网络目标跟踪模型； 步骤5，将测试集作为训练好的基于混合结构注意力机制的孪生网络目标跟踪模型的输入进行前向推理，得到每个测试样本的跟踪结果。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路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”。