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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法及装置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：CN114445462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210095464.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法及装置是由蔡先琛;李成龙;贾雅晴;朱启文;汤进设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法及装置，属于计算机视觉技术领域，包括：输入一对配准的多模态图像，通过自适应卷积模块，在每一层卷积之后生成对应于特征图大小的权重张量，逐像素的对不同模态间的输入进行自适应融合，通过将融合结果与单个输入模态特征再次进行两个模态特征的自适应融合，实现跨模态信息交互和单个模态信息增强；根据每个视频的第一帧收集样本微调全连接层以应对特定于实例的挑战；最后送入全连接层的最末层进行二分类操作，来得到最终的预测结果。通过将融合结果与单个模态的特征执行自适应融合操作，实现模态间的特征互补，进提高跟踪模型性能。

本发明授权基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应卷积的跨模态视觉跟踪方法，其特征在于，用于利用跟踪模型实现目标跟踪，所述方法包括：获取可见光图像和热红外图像，并将所述可见光图像和所述热红外图像进行融合，得到初始特征图，所述可见光图像和所述热红外图像由一对配准的多模态视频产生；分别对所述可见光图像、所述热红外图像和所述初始特征图进行特征提取，得到所述可见光图像的特征图、所述热红外图像的特征图以及所述初始特征图的子特征图；将所述可见光图像的特征图、所述热红外图像的特征图以及所述初始特征图的子特征图进行自适应卷积融合，得到第一融合特征图，并将所述第一融合特征图分别与所述可见光图像的特征图及所述热红外图像的特征图进行自适应卷积融合，得到第二融合特征图和第三融合特征图；对所述第一融合特征图、所述第二融合特征图以及所述第三融合特征图进行融合，得到双模态增强特征图，包括分别对所述第一融合特征图、所述第二融合特征图和所述第三融合特征图进行特征提取，得到所述第一融合特征图的子特征图、所述第二融合特征图的子特征图和所述第三融合特征图的子特征图；将所述第一融合特征图的子特征图、所述第二融合特征图的子特征图和所述第三融合特征图的子特征图进行自适应卷积融合，得到第四融合特征图，并将所述第四融合特征图分别与所述第二融合特征图的子特征图及所述第三融合特征图的子特征图进行自适应卷积融合，得到第五融合特征图和第六融合特征图；分别对所述第四融合特征图、所述第五融合特征图和所述第六融合特征图进行特征提取后并进行自适应卷积融合，得到所述双模态增强特征图；对所述双模态增强特征图进行双线性插值计算，生成校准特征图；基于所述校准特征图，预测所述多模态视频中当前帧的目标位置。

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