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龙图腾网恭喜贵州大学申请的专利一种无人机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：CN114972439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210695272.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种无人机目标跟踪方法是由赵津;孙念怡设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机目标跟踪方法，通过基于自我注意机制的特征相关网络完全利用全局信息来解决这一问题。该方法有效地结合了搜索区域和模板之间的特征，减少了外部干扰的影响，从而提高了跟踪方法的准确性和鲁棒性。通过学习查询嵌入和时间更新策略来获取全局时空特征，以进行预测，增强对目标对象外观快速变化的适应性。为了满足机载运行速度的要求，所提出的方法没有建议或预定义的锚，不需要后处理步骤，整个方法是端到端的。

本发明授权一种无人机目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机目标跟踪方法，其特征在于：该方法利用了自我注意机制原理；自我注意机制用于扫描序列中的每个元素，并通过聚合整个序列中的信息来更新，实现关注全局信息之间的关系，从而在远程交互问题上得到实现；所述方法包括一个基于注意机制的跟踪框架；所述跟踪框架包括特征提取网络、特征相关网络、时间更新策略和预测头；所述特征提取网络用于获取特征信息，减少数据维度；利用注意机制来学习输入之间的关系，并预测目标对象的空间位置，有效地捕获具有更多特征映射关联的模板和感兴趣区域特征；所述时间更新策略用于捕获目标对象随时间的变化，增强鲁棒性；所述预测头用于估算当前帧中的目标对象；所述特征提取网络框架的具体方法是采用三组图像块作为输入，分别是模板图像搜索区域图像和其它输入动态更新模板图像用于获取目标外观随时间的变化并提供额外的时间信息；采用ResNet作为特征提取的主干，去除ResNet的最后一级和完全连接的层；通过ResNet作为主干的特征提取后，模板z，zd和搜索区域图像x映射到三个特征映射和所述特征相关网络的具体方法是基于注意机制来扩展特征相关网络的范围，获取全局特征信息，避免陷入局部最优，从而增强了远程特征捕获能力；所述特征相关网络包括编码器encoder、解码器decoder和特征互相关FCC；所述特征互相关FCC的具体方法是：将特征相关网络中编码器输出的模板序列和搜索区域序列作为两个分支分别输入到特征互相关FCC模块中，特征互相关FCC模块分别同时接收两个输入，通过多头自注意自适应的关注与有用的信息并交叉作为特征映射，在通过多头交叉注意融合这两个特征映射，重复M次后输出模板交叉映射和搜索区域交叉映射再将输入添加空间位置编码，数学描述过程描述如下: 特征相关网络使用交叉注意操作对模板和搜索区域进行融合相关，侧重于关注目标对象的边界信息，加深对模板和搜索区域之间的特征理解；采用损失函数方式对整个跟踪框架进行界定训练，训练过程包括两个步骤；步骤一、除了时间更新策略中分数头以外的整个网络都进行端到端的训练定位，即允许模型学习定位能力；结合l1损失和广义IoU损失将损失函数可以写成方程5； 其中，bi,表示真正的边界框值和预测边界框的值；λiou,是超参数；步骤二、采用二进制交叉熵损失优化分数头，如等式6所示；Lce＝yilogPi+1-yilog1-Pi6其中，yi是边界框的真实标签，Pi是置信度分数，所有其它参数都被冻结，避免影响本地化能力；最终的模型在经过两个阶段的训练后，可以同时学习定位和分类能力。

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