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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉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：CN114022516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111346472.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法是由王福田;杨岚岚;李成龙;汤进;罗斌设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法，提供一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法，通过在主干网络中引入目标位置注意力模块来关注目标位置信息，并利用高秩指导模块关注重要的通道并指导可见光和热红外特征图的融合，进一步提高目标跟踪的效果，可根据目标结果的成功与否来判断是否更新网络模型。本发明能够更加精确定位目标的位置，同时减少噪声干扰。

本发明授权一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高秩特征和位置注意力的双模态视觉跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对配准的多模态图像，在其相应可见光和热红外视频中分别取视频的第一帧图像，在第一帧上框出要跟踪的目标框，然后以目标框的中心点为均值进行高斯分布采样，总共采集若干个候选样本框；步骤2：将步骤1所得两个模态的候选样本框分别输入到网络模型中，通过网络模型的主干网络对这两个模态的候选样本框进行特征提取，主干网络使用VGG-M的前三个卷积层，这三个卷积层上均添加有一个分支，通过该分支引入目标位置注意力模块以此来关注跟踪目标的位置信息；其中，对于第一层卷积层，直接对可见光和热红外两个模态的特征图做加法操作，然后送入到目标位置注意力模块；对于第二层卷积层在其目标位置注意力模块的分支上引入卷积和池化操作，通过卷积和池化使得此处目标位置注意力模块的分支特征图与主干网络的特征图大小匹配；步骤3：在第三层卷积操作后，对于可见光和热红外两个模态的主干网络均后引入有高秩指导模块，通过高秩指导模块指导两个模态融合，同时删除噪声通道对应的特征图；具体过程如下：首先分别计算两个模态图像经第三层卷积层所得特征图对应的秩信息，然后对这两个模态的秩分别做归一化操作，对于秩的值低于设定阈值的特征图做置零操作，接着将归一化后的两个秩值作为权重来指导可见光和热红外两个模态的特征融合；此处，特征融合方式是对可见光和热红外图像的特征图进行连接concat操作；步骤4：将经过高秩指导模块融合特征送入到三个全连接层，一共有三个全连接层；前两个全连接层后均加入神经元随机激活函数，来缓解过拟合的问题；第三个全连接层用以分样本框是正样本还是负样本，并在第三层全连接层后引入softmax层，经过softmax计算得到候选样本框的正负样本得分，正样本中得分最高的候选框即预测为要跟踪的目标结果；步骤5：根据上述所得要跟踪的目标结果的成功与否来判断是否更新网络模型，若跟踪失败则进行一次短期更新；若跟踪成功则继续跟踪下一帧图片；且每隔十帧图像，则进行一次长期更新。

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