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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法及系统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：CN113963021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111214645.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法及系统是由蒋鑫;杜晓宇;李泽超设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法及系统。该方法包括：获取待跟踪目标的初始模板、历史动态模板、搜索区域以及位置模板；根据待跟踪目标的初始模板、历史动态模板、搜索区域以及位置模板利用训练好的单目标跟踪器对所述待跟踪目标进行跟踪；即构建了一个利用时空信息和目标位置变化进行单目标跟踪的系统，创新性的提出了一个帮助模型学习目标位置变化的位置模板和学习目标位置变化的分支，让系统同时学习目标时空变化和位置变化，系统根据跟踪结果选择是否分离出目标和背景形成一个位置模板来指导模型学习目标在图像中的位置变化。本发明能够提高单目标的跟踪精度。

本发明授权一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征和位置变化的单目标跟踪方法，其特征在于，包括：获取待跟踪目标的初始模板、历史动态模板、搜索区域以及位置模板；所述搜索区域是以待跟踪目标为中心裁剪出来；所述搜索区域大于所述初始模板；所述位置模板与所述搜索区域大小相同；根据待跟踪目标的初始模板、历史动态模板、搜索区域以及位置模板利用训练好的单目标跟踪器对所述待跟踪目标进行跟踪；利用训练好的单目标跟踪器对所述待跟踪目标进行跟踪的过程为：利用训练好的单目标跟踪器中的特征提取网络对初始模板、历史动态模板以及搜索区域的图像特征进行提取；利用训练好的单目标跟踪器中的拉伸层对提取的图像特征进行特征拉伸；利用训练好的单目标跟踪器中的transformer编码器将拉伸后的图像特征与目标变化的时空信息进行结合，确定图像特征图；利用训练好的单目标跟踪器中的一个transformer译码器对图像特征图进行学习目标时空变化的预测，得到第一预测结果；利用训练好的单目标跟踪器中的另一个transformer译码器以及位置模板对图像特征图进行学习目标位置变化的预测，得到第二预测结果；所述位置模板与所述搜索区域大小相同；对第一预测结果和第二预测结果进行正则化，并将正则化后的结果分别输入训练好的单目标跟踪器中的边框预测模块和跟踪结果评估模块；判断跟踪结果评估模块的输出结果是否大于设定阈值；若跟踪结果评估模块的输出结果小于或等于设定阈值，则返回所述获取待跟踪目标的初始模板、历史动态模板、搜索区域以及位置模板的步骤，进行下一步的跟踪；若跟踪结果评估模块的输出结果大于设定阈值，则根据边框预测模块的输出结果对历史动态模板和位置模板进行更新，并返回所述利用训练好的单目标跟踪器中的特征提取网络对初始模板、历史动态模板以及搜索区域的图像特征进行提取的步骤。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号南京理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。