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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪系统及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：CN114707604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210359573.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪系统及方法是由卢先领;刘如浩设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了计算机视觉的目标跟踪技术领域的一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪系统及方法，包括：获取图像数据中的模板图像数据和搜索图像数据；将模板图像数据和搜索图像数据分别输入到模板分支与搜索分支中进行特征提取，得到模板特征数据与搜索特征数据；将搜索特征数据输入到时空注意力机制模块中，得到时空注意力信息特征；将模板特征数据与时空注意力信息特征互相关得到响应图；将响应图输入分类回归网络中进行逐像素的分类与回归，对每个像素点进行分类，计算像素点到预测框的距离，得到分类结果与边界框。本发明能够更够准确的跟踪目标，有效解决模型对于时空上下文信息难以建立关联、目标分类与边界框回归较为复杂等问题。

本发明授权一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的孪生网络跟踪方法，其特征是，包括： 获取图像数据中的模板图像数据和搜索图像数据；包括：将数据集或摄像头捕捉画面的第一帧图像以目标为中心裁剪出指定像素大小的图像作为模板图像数据，在跟踪过程中第i+1帧以第i帧目标位置为中心裁剪出设定大小的图像作为搜索图像数据； 将模板图像数据和搜索图像数据分别输入到模板分支与搜索分支中进行特征提取，得到模板特征数据与搜索特征数据；其中，所述特征提取公式为： ， 其中，是输入图像矩阵，为的子矩阵，和为子矩阵的左上角与右下角的直角坐标系的坐标，k为提取特征数据的步长，为特征提取函数； 将搜索特征数据输入到时空注意力机制模块中，得到时空注意力信息特征；其中，所述时空注意力信息特征为： ， 其中，为时空注意力信息特征，为空间注意力信息特征，为时间注意力信息特征，为输入特征； 所述空间注意力信息特征为： ， ， ， ， ， ， ， 其中，为空间特征，C为归一化因子，为高斯函数，和分别是位置和位置的特征，g为一元函数，是可学习参数，、和均为空间特征权重； 将模板特征数据与时空注意力信息特征互相关得到响应图；其中，所述响应图为： ， 其中，为响应图，为卷积特征提取函数，为卷积互相关运算，为实际注意力模块，为响应图每个位置的偏置值，x为搜索特征数据，z为模板特征数据； 将响应图输入分类回归网络中进行逐像素的分类与回归，对每个像素点进行分类，计算像素点到预测框的距离，得到分类结果与边界框。

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江南大学，其通讯地址为：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800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”。

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