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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利一种单目标跟踪方法、系统、电子设备及介质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：CN119741339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411927851.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种单目标跟踪方法、系统、电子设备及介质是由盛云龙;缪寅宵;杨思婷;李文睿;黎雄威;郈海源;聂苏珍;袁新佳;李东兴设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单目标跟踪方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种单目标跟踪方法、系统、电子设备及介质，属于计算机视觉技术领域。该方法采用权重共享的Swim‑Transformer作为主干网络，对模板、动态模板和搜索区域进行特征提取。通过特征增强模块提升特征质量后，将增强特征输入时空注意力Transformer编码和解码层进行融合。融合特征被送入分类和回归分支，共同得出跟踪结果。此外，系统定期检查是否达到预设更新周期，并根据分类置信度评估检测结果，必要时用裁剪后的跟踪结果更新初始模板。本发明能有效应对目标遮挡、环境变化等复杂场景，显著提升跟踪精度和鲁棒性，适用于多种应用场景，提高了计算机视觉技术的实用性和可靠性。

本发明授权一种单目标跟踪方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种单目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、使用权重共享的Swim-Transformer作为特征提取的主干网络，对模板、动态模板和搜索区域进行特征提取； 步骤S2、通过特征增强模块对提取的特征进行增强； 步骤S3、将增强后的搜索帧特征序列、模板帧特征序列和动态模板帧特征序列输入到时空注意力Transformer编码层和Transformer解码层进行特征融合； 步骤S4、融合后的特征被同时输入到分类分支和回归分支，两个分支共同得出跟踪结果； 步骤S5、检查是否达到预设的更新周期，当达到更新周期时，根据分类的置信度评估检测结果，并确定是否将跟踪结果裁剪后替代初始模板；当未达到更新周期时，动态模板保持不变，系统继续等待下一帧数据以触发后续更新； 特征增强模块包括3个不同空洞率的空洞卷积分支，以及一个全局自适应平均池化分支； 三个空洞卷积分支均使用3×3的卷积核，空洞率依次为1、2和4；全局自适应平均池化分支包括一层全局自适应平均池化、一层批量归一化、ReLU激活函数和上采样操作，四个分支的输出拼接后，通过1×1的卷积进行整合并最终输出； 步骤S3中，时空注意力Transformer编码层引入时空注意力混合模块来增强对时空信息的提取；搜索帧特征序列、模板帧特征序列和动态模板帧特征序列在经过正弦位置编码后，被输入到时空注意力混合模块中，并进行残差连接和层归一化处理；输出后的特征通过拼接，并输入到多个Transformer编码层中完成对特征的进一步优化，整个过程的公式为： （1）； （2）； （3）； （4）； （5）； 其中，、、表示搜索帧特征序列、模板帧特征序列和动态模板帧特征序列；、、表示搜索帧特征序列、模板帧特征序列和动态模板帧特征序列经过时空注意力混合模块、残差连接和层归一化处理后的结果；表示特征拼接后的结果；表示第L个不含嵌入操作Transformer编码层的输出；表示时空注意力混合模块运算；表示多头自注意力运算；表示层归一化；表示前馈神经网络。

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