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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116466586B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310422950.2，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法是由屠展;崔陽潔;董鑫;李道春設計研發完成，并于2023-04-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法，屬于無人駕駛系統協同目標追蹤技術領域，解決了現有技術中無法追蹤遮擋目標的問題，提高了目標追蹤任務的魯棒性。本發明的方法利用陸空協同視角優勢，在追蹤過程中單獨保持視野中對目標的跟蹤狀態，同時，陸、空平臺各自具備目標被部分遮擋的情況下的準確識別能力，使得在智能體中一方視野的追蹤目標被部分遮擋時，另一方定位該追蹤目標，幫助丟失追蹤目標的智能體在視野中重新定位目標。增強了目標追蹤時在目標形變、遮擋、背景相似等干擾下的魯棒性。

本發明授權一種基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer網絡的遮擋目標空地協同追蹤方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1、構建目標追蹤網絡模型；將目標追蹤網絡模型部署于空地協同智能體的無人機和無人車；目標追蹤網絡模型包括VGG特征提取網絡、Transformer特征增強網絡和預測網絡； 步驟2、分別在無人機和無人車的初始幀圖片中選取追蹤目標；選取的追蹤目標所在目標區域作為目標模板； 步驟3、根據上一幀圖片中追蹤目標所在的目標區域確定下一幀圖片的目標搜索區域；將目標模板與搜索區域拼接獲得拼接特征向量； 步驟4、使用目標追蹤網絡模型的VGG特征提取網絡提取拼接特征向量的特征獲得初選特征向量； 步驟5、使用目標追蹤網絡模型的Transformer特征增強網絡提取初選特征向量獲得增強的特征向量； 步驟6、使用目標追蹤網絡模型的預測網絡處理增強特征向量獲得包含追蹤目標的最小矩形框在當前幀中的像素位置； 步驟7、將追蹤目標的像素位置從像素坐標系轉換到世界坐標系； 步驟8、使用步驟7獲得的追蹤目標和空地智能體在世界坐標系下的坐標位置，基于視覺伺服進行無人機和無人車的跟蹤控制； 步驟9、基于步驟8獲得的無人機和無人車的跟蹤控制進行單獨目標跟蹤和空地協同追蹤控制。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。