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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于transformer的特征关联多目标追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：CN116152294B 。

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：202310173228.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于transformer的特征关联多目标追踪方法是由刘峰;沈锦荣;吴淑华;赵峥来设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于transformer的特征关联多目标追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于transformer的特征关联多目标追踪方法，包括如下步骤：获取待追踪视频的视频帧；将视频帧输入至预设的特征提取网络并进行目标检测，得到多个检测框及其对应的追踪目标；针对每个追踪目标分配一个目标追踪器，目标追踪器根据检测框，得到追踪目标在下一帧的追踪框；其中，响应于多个追踪目标在当前视频帧的追踪框存在重叠情况时，基于卷积神经网络和transformer网络的特征编码，以及互注意力机制的特征解码，进行特征增强与抑制，得到更新后的追踪框。本发明能够更加精确地在长时间的视频帧中，特别是在多目标以至于目标之间发生严重遮蔽的情况下更好地追踪目标并在视频帧中用追踪框标出追踪目标。

本发明授权基于transformer的特征关联多目标追踪方法在权利要求书中公布了：1.基于transformer的特征关联多目标追踪方法，其特征是，包括如下步骤： 获取待追踪视频的视频帧； 将所述视频帧输入至预设的特征提取网络，得到视频帧的语义特征； 根据所述视频帧的语义特征，对视频帧进行目标检测，得到多个检测框及其对应的追踪目标； 针对每个追踪目标分配一个目标追踪器，所述目标追踪器根据所述检测框，得到追踪目标在下一视频帧的追踪框； 其中，响应于多个追踪目标在当前视频帧的追踪框存在重叠情况时，基于卷积神经网络和transformer网络的特征编码，以及互注意力机制的特征解码，进行特征增强与抑制，得到多个重叠的追踪目标分别对应的更新后的在当前视频帧的追踪框； 其中，响应于多个追踪目标在当前视频帧的追踪框存在重叠情况时， 取多个重叠的追踪目标的目标追踪器中的任一目标追踪器为遮蔽目标追踪器，计算与所述遮蔽目标追踪器的追踪框的iou值最大的目标追踪器为干扰目标追踪器； 提取所述遮蔽目标追踪器和干扰目标追踪器的目标追踪器身份特征，基于卷积神经网络和transformer网络的特征编码，以及互注意力机制的特征解码，进行特征增强与抑制，得到增强与抑制后的特征； 根据所述增强与抑制后的特征，以及遮蔽目标追踪器的目标追踪器身份特征，得到遮蔽目标追踪器更新后的目标追踪器身份特征； 根据所述遮蔽目标追踪器更新后的目标追踪器身份特征，得到遮蔽目标追踪器更新后的在当前视频帧的追踪框； 所述特征编码包括如下步骤： 将所述遮蔽目标追踪器和干扰目标追踪器的目标追踪器身份特征，分别通过深度可分离卷积神经网络以提取局部特征，且分别通过自注意力机制的transformer网络提取到全局特征； 根据所述局部特征和全局特征，基于归一化拼接和全连接层，以得到遮蔽目标追踪器的融合特征和干扰目标追踪器的融合特征； 所述特征解码包括如下步骤： 根据所述遮蔽目标追踪器的融合特征和干扰目标追踪器的融合特征，基于互注意力机制，得到遮蔽目标追踪器的被遮蔽特征和未被遮蔽特征； 计算所述遮蔽目标追踪器的跟踪框和干扰目标追踪器的跟踪框的iou值；根据所述iou值，得到权重值； 根据所述权重值、遮蔽目标追踪器的目标追踪器身份特征与未被遮蔽特征，得到增强后的特征； 根据所述权重值、遮蔽目标追踪器的目标追踪器身份特征与被遮蔽特征，得到抑制后的特征。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。