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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联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：CN119272809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411289608.0，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联方法及系统是由张欣然;贺风华;郝宁;林照晨设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联方法及系统，属于人工智能技术领域。为了解决现有多目标跟踪在网络构架上存在误报和漏检情况，导致数据关联结果的准确率下降的问题。本发明通过定义相对距离特征矩阵，该矩阵允许通过采用数据填充和分块技术来进行数据标准化；然后构建基于交叉Transformer的数据关联网络，该网络有效地从与连续时间实例对应的距离矩阵中提取特征；此外，通过数据后处理算法来细化从CTDA网络获得的关联结果，从而确保准确的目标跟踪。

本发明授权一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉Transformer网络架构的数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、定义关于x、y和z方向的相对距离特征矩阵，用以保证不同位置数据的归一化特征的泛化性； S200、数据预处理，引入分块方法和填充方法，通过适当维度的额外数据来填充待关联数据集D1和数据集D2中的数据并进行分块处理，将包含相对距离特征的增强矩阵作为网络的输入； S300、构建基于交叉Transformer的数据关联网络，包括构建Transformer编码器和Transformer解码器，然后利用行列交叉Transformer网络和3-通道交叉Transformer网络得到输出矩阵； 其中，S330、结合Transformer编码器和Transformer解码器构建基于交叉Transformer的数据关联网络，包括， S331、构建行列交叉Transformer网络，行列交叉Transformer网络应用于输入矩阵的三个通道；每个通道通过行Transformer编码器和列Transformer编码器进行单独处理，分别将输入的行和列视为特征向量；再编码器的输出以交叉模式输入至行和列Transformer解码器； 引入逐元素方法， 其中，he是混合矩阵的输出，Reshape·表示将矩阵的维度转换为规定的数字，[·]表示连接操作，W和b是可训练的权重和偏差，h1和h2是解码器； S332、构建3-通道交叉Transformer网络，由3-通道数据组成的逐元素混合处理模块的输出被引导到三个Transformer编码器中以获得编码特征；然后，对应于每个通道的每个编码器的输出被同时馈送到其他通道的解码器的第一个MHA模块中；将每个输出同时用作通道相应解码器中第二个MHA模块的key和value输入；然后通过逐元素混合得到输出矩阵， 其中，O1、O2和O3是对应三个通道的解码器的输出； S400、从步骤S300的基于交叉Transformer的数据关联网络获得的矩阵的每个元素表示给定输入数据对的关联概率，结合Kuhn-Munkres算法寻找最佳分配，进而将网络输出转换为关联矩阵。

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