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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于伪多模态检索的目标跟踪方法、装置、设备及介质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：CN120147366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510629024.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于伪多模态检索的目标跟踪方法、装置、设备及介质是由辛立明;朱晨辰设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于伪多模态检索的目标跟踪方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于伪多模态检索的目标跟踪方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括获取搜索图像和模板图像；将搜索图像和模板图像输入目标跟踪模型，输出目标跟踪结果；其中，目标跟踪模型用于：分别对搜索图像和模板图像进行特征提取，得到搜索特征和模板特征；将所述模板特征映射至码本中的码字，各映射到的码字构成量化后的模板特征；所述码本为采用向量量化变分自编码器构建的；通过渐进式动态视觉特征选择方法过滤搜索特征；将量化后的模板特征和过滤后的搜索特征进行伪多模态检索及目标预测，得到目标跟踪结果，本申请提高了目标跟踪的精度和效率。

本发明授权基于伪多模态检索的目标跟踪方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于伪多模态检索的目标跟踪方法，其特征在于，所述基于伪多模态检索的目标跟踪方法包括： 获取搜索图像和模板图像； 将搜索图像和模板图像输入目标跟踪模型，输出目标跟踪结果，所述目标跟踪结果为在所述搜索图像中标识出待跟踪目标； 其中，所述目标跟踪模型用于： 分别对所述搜索图像和所述模板图像进行特征提取，得到搜索特征和模板特征； 将所述模板特征映射至码本中的码字，各映射到的码字构成量化后的模板特征；所述码本为采用向量量化变分自编码器构建的； 通过渐进式动态视觉特征选择方法过滤所述搜索特征； 将量化后的模板特征和过滤后的搜索特征进行伪多模态检索及目标预测，得到目标跟踪结果； 所述目标跟踪模型包括特征提取模块，所述特征提取模块包括多个依次连接的第一Transformer层，各所述第一Transformer层均对应一个预定义比例； 通过渐进式动态视觉特征选择方法过滤所述搜索特征，具体包括： 获取第n个第一Transformer层输出的第n层搜索特征；n为大于0的整数； 对于第n层搜索特征，计算第n层搜索特征与模板特征的相似度，按照第n个第一Transformer层对应的预定义比例剔除掉相似度低的第n层搜索特征，若第n个第一Transformer层为最后一个第一Transformer层，则将剔除后剩余的第n层搜索特征作为过滤后的搜索特征，否则将剔除后剩余的第n层搜索特征输入第n+1个第一Transformer层； 采用向量量化变分自编码器构建码本，具体包括： 采用码本构建数据集对码本构建神经网络进行训练，得到所述码本；所述码本构建数据集包括多个样本图像，所述码本构建神经网络包括编码器和第一解码器；所述编码器用于从样本图像中提取多个特征向量，根据最近邻原则将各特征向量映射到码本中的相应码字，所述第一解码器用于对所述编码器输出的码字进行解码操作输出解码后图像；对码本构建神经网络进行训练的目标是最小化样本图像与对应解码后图像之间的差异； 所述目标跟踪模型是对目标神经网络进行训练得到的，在对目标神经网络进行训练的过程中，码本作为目标神经网络的一个可调参数参与反向传播算法； 将所述模板特征映射至码本中的码字，具体包括： 通过多层感知器将所述模板特征中各初始特征向量投影到所述码本维度对齐的空间，得到各特征向量； 从所述码本中为各特征向量分配一个与其最接近的码字。

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