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龙图腾网恭喜南昌工程学院申请的专利基于多频率聚合块特征融合网络的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：CN119478563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510056801.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多频率聚合块特征融合网络的目标跟踪方法是由王员云;周凌涛;邹松;金沈妙;刘欣;王军设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多频率聚合块特征融合网络的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于多频率聚合块特征融合网络的目标跟踪方法，该方法包括：对输入图像的浅层特征进行提取，得到浅层特征图；通过低频全局分支得到低频全局信息；通过高频局部分支得到高频局部信息；基于低频全局信息与低频全局信息进行得到多频率聚合注意力特征图；基于多频率聚合注意力特征图得到多频率聚合块处理的特征图；基于多频率聚合块处理的特征图得到经过融合注意力处理的特征图；对模型进行训练，得到训练后的模型；基于训练后的模型得到分类结果并对目标进行跟踪。本发明通过多频率聚合块高效提取不同频率的信息，特征融合网络浅层中的多频率聚合块提高了模型对低频全局特征和高频局部特征的关注度，实现了高、低频信息的平衡。

本发明授权基于多频率聚合块特征融合网络的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多频率聚合块特征融合网络的目标跟踪方法，所述方法基于预测模型实现，所述预测模型由浅层特征提取模块、多频率聚合模块、融合模块、训练模块以及预测模块构成，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、通过卷积神经网络对输入图像的浅层特征进行提取，得到浅层特征图；步骤2、将浅层特征图输入多频率聚合模块中的多频率聚合注意力模块；在多频率聚合注意力模块的低频全局分支，对浅层特征图依次经过线性变换和自注意力操作，得到低频全局信息；在多频率聚合注意力模块的高频局部分支，对浅层特征图依次经过多窗口映射、融合注意力操作以及拼接操作，得到高频局部信息；将低频全局信息与高频局部信息进行拼接，得到高低频特征图，再对高低频特征图进行线性变换，得到多频率聚合注意力特征图；将多频率聚合注意力特征图输入反向残差多层感知机，得到经过多频率聚合块处理的特征图；步骤3、以模板图像和搜索区域图像作为输入图像重复步骤1和步骤2，分别得到多频率模板特征图和多频率搜索区域特征图；步骤4、对多频率模板特征图和多频率搜索区域特征图进行线性变换，得到多频率搜索区域和模板区域的键向量、多频率搜索区域和模板区域的值向量以及多频率搜索区域的查询向量；对多频率搜索区域和模板区域的键向量、多频率搜索区域和模板区域的值向量以及多频率搜索区域的查询向量进行融合注意力处理，得到经过融合注意力处理的特征图；步骤5、结合经过融合注意力处理的特征图，使用大规模数据集对模型进行训练，得到训练后的模型；步骤6、对训练后的模型的低频全局分支和高频局部分支的通道进行调整，得到经过通道调整的训练后的模型，再将浅层特征图输入经过通道调整的训练后的模型，经过图像块序列拼接后得到新的融合注意力处理的特征图；将新的融合注意力处理的特征图输入分类回归预测头，得到分类结果，并根据分类结果对目标进行跟踪。

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