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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于相对位置感知的Transformer多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：CN120635142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510684195.4，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪方法是由刘子熠;张灿彬;李雪梨;樊彬;刘红敏设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪方法。方法包括：通过旋转注意力模块对目标提取的图像特征的相对位置关系进行建模，获得跟踪结果；通过空间分组注意力模块对跟踪结果进行空间聚类，获得跟踪查询结果；采用集体平均损失CAL，聚合视频序列中多帧的预测结果，对旋转注意力模块和空间分组注意力模块的时间依赖性进行优化；基于优化后的模块进行基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪。本发明旨在增强模型对目标间空间关系的感知能力。RP2Track通过引入旋转位置编码和空间分组注意力模块，提高了模型对相对位置信息的捕获能力。

本发明授权一种基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待检测目标，对目标进行检测，并对目标进行图像特征提取； S2、通过旋转注意力模块对目标提取的图像特征的相对位置关系进行建模，获得跟踪结果；具体包括：将目标的边界框位置信息按预设因子缩放，生成缩放后的位置向量； 基于旋转位置编码构建块对角旋转矩阵，对位置嵌入进行旋转变换，生成相对位置编码； 将相对位置编码与目标嵌入结合，通过修改查询和键张量，计算由相对空间关系引导的注意力分数； S3、通过空间分组注意力模块对跟踪结果进行空间聚类，获得跟踪查询结果；具体包括： 计算目标边界框的成对欧几里得距离矩阵，生成空间接近度信息； 基于距离矩阵，通过迭代合并过程将目标分组为空间连贯的组； 构建注意力掩码，限制组内自注意力计算，并结合旋转位置编码更新目标嵌入； S4、采用集体平均损失CAL，聚合视频序列中多帧的预测结果，对旋转注意力模块和空间分组注意力模块的时间依赖性进行优化；基于优化后的模块进行基于相对位置感知的Transformer多目标跟踪；其中，旋转注意力模块和空间分组注意力模块集成于Transformer解码器中，用于端到端的多目标跟踪。

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