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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合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：CN120125617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510613928.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合的目标跟踪方法是由孙峰;李耘;黄岩设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合的目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合的目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域，解决了RGB数据与事件数据难以实现高效、精准目标跟踪的技术问题。该方法包括以下步骤：对RGB相机的原始RGB图和事件相机的原始事件流进行帧级同步及转换，生成RGB输入数据、事件输入数据；通过Mamba网络的特征提取模块得到RGB特征图、事件特征图；通过交互模块进行线性变换和深度卷积操作，得到RGB特征、事件特征；通过融合模块对RGB特征、事件特征进行动态融合，得到跨模态融合特征；通过对齐模块进行模板特征与搜索特征的对齐，生成对齐特征图，完成目标定位与跟踪。本发明通过高效模态融合与状态空间模型，显著提升动态场景中的目标跟踪精度和鲁棒性。

本发明授权基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合的目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉Mamba的RGB数据与事件数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：基于RGB相机和事件相机的特性，对RGB相机的原始RGB图和事件相机的原始事件流进行帧级同步及转换，生成RGB输入数据、事件输入数据； S200：通过Mamba网络的特征提取模块将RGB输入数据、事件输入数据切分为固定大小的图像块，得到RGB特征图、事件特征图； S300：通过交互模块对RGB特征图、事件特征图进行线性变换和深度卷积操作，并通过特征图切分、交替融合、二维选择性扫描SS2D进行跨模态特征的动态交互与还原，得到RGB特征、事件特征； S400：通过融合模块进行二维选择性扫描SS2D、深度卷积、层归一化及残差连接操作，对模态内和模态间的RGB特征、事件特征进行动态融合，得到跨模态融合特征并进行输出； S500：通过对齐模块进行搜索特征切分、模板特征降采样及搜索特征与模板特征的交替融合，进行模板特征与搜索特征的对齐，跨模态融合特征进行重建生成对齐特征图； S600：基于对齐特征图，通过目标跟踪检测模块生成目标分类得分图、局部偏移量和归一化边界框尺寸，完成目标定位与跟踪； S400步骤具体包括：S410：对RGB特征、事件特征通过线性层进行变换，得到线性变换后的特征；S420：将线性变换后的特征经过深度可分离卷积处理，以增强模态内部的特征表达能力，得到RGB模态初步增强特征、事件模态初步增强特征；S430：将RGB模态初步增强特征、事件模态初步增强特征输入至二维选择性扫描SS2D模块，分别进行空间信息、时间信息整合；S440：通过层归一化操作，使两种模态的特征在数值分布上达到一致性，并将层归一化后的两种模态的模态特征与本模块的输入特征进行逐像素相乘，通过注意力机制筛选和突出主要信息；S450：RGB模态和事件模态特征在通道维度上进行拼接，生成统一的跨模态特征；S460：将拼接后的跨模态特征被输入到视觉状态空间VSSB模块，进行动态融合处理，输出跨模态融合特征。

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