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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络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：CN115375948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211113015.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络是由姚睿;仇甲柱;周勇;王鹏;张艳宁;胡伏原;祝汉城;赵佳琦;刘兵设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局注意力的卷积‑Transformer的RGB‑T目标跟踪网络方法，输入是一对来自视频流中的可见光和红外图像，通过构建卷积‑Transformer特征提取网络，共享参数的Transformer分支处理多模态数据的共享特征并建立全局信息模型。独立的卷积分支则处理各个模态的独立特征。结合全局与局部、共享和独立信息特征以充分挖掘多模态数据的可利用信息。然后通过交叉注意融合模块利用交叉注意力建立模态之间全局对应关系以加强模态间的信息交互，实现深度融合。通过ROIAlign层将候选样本映射成固定大小的特征。最后，由每个候选样本映射的融合特征被送入全连接层以预测分数由二元分类层获得。

本发明授权基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络在权利要求书中公布了：1.一种基于全局注意力的卷积-Transformer的RGB-T目标跟踪网络方法，其特征在于：包括如下步骤：1从RGB-T数据流中获取训练样本集，每个训练样本包括相对应的一幅RGB图像R和一幅红外图像T；2构建卷积-Transformer网络分步提取RGB图像R和红外图像T的多模态图像特征，并聚合卷积特征和Transformer特征，得到RGB特征Fvis和红外特征Finf，包括如下步骤：21卷积分支网络通过三个卷积块逐层对输入图像进行特征提取，依次得到第一、二、三层模态特征f1、f2、f3，将f3作为卷积特征；RGB图像R经卷积分支网络得到f1vis、红外图像T经卷积分支网络得到f1inf、22Transformer分支网络对输入图像进行输入处理得到X0，再通过四组Transformer模块逐层对输入图像进行特征提取，依次得到第一、二、三、四层全局共享特征X1、X2、X3、X4，最后进行输出处理得到X，将X作为Transformer特征；RGB图像R经Transformer分支网络得到和Xvis，红外图像T经Transformer分支网络得到和Xinf；23逐元素相加和Xvis，再经过层归一化运算后得到RGB特征Fvis；逐元素相加和Xinf，再经过层归一化运算后得到红外特征Finf；3构建交叉注意融合模块对RGB特征Fvis和红外特征Finf进行融合，加强RGB图像R和红外图像T的信息交互，得到融合特征Fout；4将待预测的候选样本映射在融合特征上，通过全连接层执行二元分类预测，待预测的候选样本属于RGB-T数据流中某一帧图片或某一帧图片中的部分；5使用二元分类损失和嵌入损失对二元分类预测进行监督训练，得到训练好的卷积-Transformer跟踪网络；6将视频流及待跟踪图像输入到训练好的卷积-Transformer跟踪网络，在视频流中对待跟踪图像进行跟踪，待跟踪图像属于视频流中某一帧图片或某一帧图片中的部分。

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