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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多重注意力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：CN116229112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211558887.7，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法是由周丽芳;刘金兰;李伟生;马将凯;卢峻民设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法SiamMAN,SiameseMulti‑attentionNetwork，属于计算机视觉技术领域。主要包括以下步骤：首先，为了更高效地利用目标特征信息来应对复杂背景干扰的问题，设计了一个多重注意力模块对特征进行优化，其中，通道注意力分支用于给更具判别性的通道赋予更高的权重，位置注意力分支充分利用目标的位置信息；其次，为了更好地利用浅层特征，在多重注意力模块中设计了一种特征融合方法，使用残差学习方法对浅层特征和经注意力分支优化后的特征进行融合，然后再融合两种注意力特征，进一步增强特征表示；最后，使用Focal‑EIoU损失作为回归损失函数，从而引导跟踪器生成更精确的跟踪框。

本发明授权一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重注意力的孪生网络目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：选取视频的第一帧图像作为模板图像，选取视频的后序其他帧图像作为搜索图像，再分别对模板图像和搜索图像进行预处理操作； 步骤2：将预处理后的模板图像和搜索图像分别输入到孪生网络的模板分支和搜索分支，通过GoogLeNet特征提取骨干网络进行特征提取，得到模板图像的特征图和搜索图像的特征图； 步骤3：将模板图像特征和搜索图像特征分别输入到由并行的通道注意力分支和位置注意力分支组成的多重注意力模块中，其中通道注意力分支给更具有判别性的特征通道赋予更高的权重，位置注意力分支充分利用目标的位置信息，从而进一步细化特征；通过图注意力机制将目标信息从模板图像特征传播到搜索图像特征，得到一个特征响应图； 步骤4：将特征响应图输入到分类-回归子网络，回归分支通过引入Focal-EIoU损失替换IoU损失，从而引导跟踪器生成更加精确的跟踪框，所得的跟踪框即为最后的跟踪结果； 所述多重注意力模块，具体步骤为： E1、将优化前的特征F输入到通道注意力分支，给更具判别性的通道赋予更高的权重，再利用残差学习与优化前的特征进行像素相乘操作，从而得到特征F1，公式为： 其中，F1表示通过多注意力模块中的通道注意力分支优化后的特征，F表示优化前的特征，表示像素相乘操作，σ表示Sigmoid激活函数，FSENet表示通过通道注意力机制之后得到的特征； E2、将优化前的特征F输入到位置注意力分支，再利用残差学习与优化前的特征进行像素相乘操作，从而得到特征F2，公式为： 其中，F2表示通过多注意力模块中的位置注意力分支优化后的特征，F表示优化前的特征，表示像素相乘操作，σ表示Sigmoid激活函数，FCA表示通过位置注意力机制之后得到的特征； E3、将通过步骤E1得到的特征F1和通过步骤E2得到的特征F2进行特征融合，首先对两个特征进行像素相乘操作，再通过两个3×3的卷积操作进一步增强特征表示，得到优化后的特征Foutput，公式为： 其中，Foutput表示优化后的特征，F3×3表示3×3卷积操作，表示像素相乘操作。

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