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龙图腾网获悉中国人民公安大学申请的专利一种基于Transformer架构的自然语言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：CN114372173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210027099.9，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种基于Transformer架构的自然语言目标跟踪方法是由王蓉;周千里;谭荃戈;张文靖设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer架构的自然语言目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer架构的自然语言目标跟踪方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：进行数据载入与处理；步骤S2：采用Transformer结构的编码器、解码器提取步骤S1中输入数据的特征；步骤S3：进行不同模态的特征融合；步骤S4：进行模型训练与推理，得到预测结果。本发明提出了一个基于Transformers的端到端统一网络，它采用两对编码器和解码器结构来协同学习指代和跟踪。它不仅可以独立执行视觉指代或跟踪，还可以通过融合低级和高级特征来进行基于语言描述的跟踪，以获得更高的鲁棒性和更高的精度。

本发明授权一种基于Transformer架构的自然语言目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer架构的自然语言目标跟踪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：进行数据载入与处理，具体步骤为：输入目标图像模板Z，被搜索图片序列X以及语言描述特征Q，利用Resnet-50网络提取输入目标图像模板Z与被搜索图片序列X的视觉特征得到Z'、X'，利用Roberta网络提取语言描述Q的语言特征得到Q'； 步骤S2：采用Transformer结构的编码器、解码器提取步骤S1中输入数据的特征；即采用Transformer结构的两对编码器和解码器结构来协同学习指代和跟踪，其中，指代模块和跟踪模块需要来自视觉主干的视觉搜索模板特征图Z'、视觉搜索区域特征图X'以及来自语言模块的语言特征Q'的不同组合； 跟踪分支和指代分支分别需要不同的特征图，对于单个独立分支，分别包括输入预处理、编码器、解码器和预测头；具体说，目标图像模板特征、语言描述特征Q'、被搜索图片序列特征通道数被降为d维后，和被作展平操作，并与空间坐标信息进行拼接后，产生跟踪分支输入特征，作为Transformer编码器的输入，同样，被展平的Q'和拼接后作为指代分支的输入特征； 步骤S3：进行不同模态的特征融合； 步骤S4：进行模型训练与推理，得到预测结果。

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