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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法、装置、设备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：CN117576158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202311595518.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法、装置、设备是由刘晶红;陈琪琪;刘成龙;刘发学;王波设计研发完成，并于2023-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法、装置、设备在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法、装置、设备，方法包括：S1：将目标模板和搜索区域的两个分支的图像进行归一化处理，获得两个分支的归一化图像；S2：将两个分支的归一化图像输入至特征提取网络中，对应获得目标模板特征图和搜索区域特征图；S3：将目标模板特征图和搜索区域特征图输入至相似性匹配网络进行深度互相关操作，获得响应图；S4：将响应图输入至自适应时间上下文聚合网络进行自适应时间上下文聚合操作，获得加强响应图；S5：将加强响应图输入至无锚框分类回归网络进行目标的分类和回归，获得目标的跟踪结果。本发明能够在几乎不增加额外计算量的同时提高目标的跟踪性能。

本发明授权基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法、装置、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应时间上下文聚合的目标跟踪方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1：将待识别图像序列划分为孪生神经网络的目标模板和搜索区域，并将所述目标模板和所述搜索区域的两个分支的图像进行归一化处理，获得两个分支的归一化图像；S2：将两个分支的归一化图像输入至特征提取网络中，对应获得目标模板特征图和搜索区域特征图；S3：将所述目标模板特征图和所述搜索区域特征图输入至相似性匹配网络进行深度互相关操作，获得响应图；S4：将所述响应图输入至自适应时间上下文聚合网络进行自适应时间上下文聚合操作，获得加强响应图；所述自适应时间上下文聚合网络包括时间上下文编码器和时间上下文解码器，其中，所述时间上下文编码器用于通过结合所述响应图的当前帧和相邻帧的上下文信息，获得具有时间先验信息的特征图和调节参数；所述时间上下文解码器用于通过对所述特征图进行拼接融合，并结合所述调节参数实现对所述响应图的当前帧的时间上下文信息的增强，获得加强响应图；所述步骤S4具体包括如下步骤：S41：将所述响应图的当前帧和相邻帧输入至所述时间上下文编码器中，并依次进行线性映射、拼接和融合操作，获得具有时间先验信息的特征图： （1）；其中，为线性映射；为所述响应图的当前帧，为与所述响应图的当前帧相距n帧图像的第t-n帧图像，Concat为拼接操作，Conv为卷积操作；S42：将所述响应图的当前帧输入至所述时间上下文解码器进行线性映射，获得特征图，将所述特征图和所述特征图进行拼接融合，获得具有聚合信息的特征图： （2）；S43：将所述特征图在所述时间上下文编码器中进行全局平均池化操作，并采用ReLu激活函数进行激活，获得调节参数w： （3）；其中，ReLu为ReLu激活函数，GAP为全局平均池化操作；S44：将所述调节参数w输入至所述时间上下文解码器，并与所述特征图相乘，获得特征图： （4）；S45：将所述特征图进行残差连接和求和操作，获得加强响应图： （5）；S5：将所述加强响应图输入至无锚框分类回归网络进行目标的分类和回归，获得所述目标的跟踪结果。

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