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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學申請的專利一種雙模態融合的快速運動小目標跟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：CN120472377B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510712073.1，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種雙模態融合的快速運動小目標跟蹤方法是由邱嘉鈺;張雅聲;方宇強;李鵬舉;鄭開源;陸瑤;程文華;張鈺洋;郭晴;鄭潔設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種雙模態融合的快速運動小目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種雙模態融合的快速運動小目標跟蹤方法，解決了快速運動的小目標易丟失、難定位問題，屬于計算機視覺領域；包括：基于每個視頻序列的第一幀標簽，剪裁出目標的模板區域和搜索區域；將搜索區域中可見光圖像序列與對應的事件體素網格數據集進行數據增強、特征提取和特征融合，得到融合特征圖；通過編碼器和解碼器輸出目標定位的魯棒特征表示；計算目標預測邊界框區域和綜合置信度；以前一幀目標預測邊界框的中心點為基準，以其預設倍數生成當前幀的預測搜索區域；當綜合置信度高于更新閾值且預測搜索區域包含目標時，更新模板區域，得到構建的快速運動小目標跟蹤網絡，本發明實現對快速運動小目標持續穩定跟蹤。

本發明授權一種雙模態融合的快速運動小目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種雙模態融合的快速運動小目標跟蹤方法，其特征在于，該方法包括： 步驟一，對包含快速運動小目標的視頻序列組成的目標數據集進行預處理，劃分為訓練集和測試集；基于訓練集中每個視頻序列的第一幀標簽，剪裁出目標的模板區域和搜索區域； 步驟二，將搜索區域中每個視頻序列所包含的可見光圖像序列與對應的事件體素網格數據集進行數據增強、特征提取和特征融合，得到融合特征圖； 步驟三，通過多層Transformer編碼器提取融合特征圖中特征之間的長程依賴關系，將輸出的增強特征表示與目標查詢向量共同輸入至多層Transformer解碼器中，學習并輸出用于目標定位的魯棒特征表示； 步驟四，由邊界框預測頭基于點積相似度計算魯棒特征表示與模板區域的特征的相似度矩陣，通過相似度矩陣對搜索區域的特征進行加權聚合后輸入全卷積網絡，輸出目標邊界框的坐標概率分布，根據目標邊界框的坐標概率分布計算目標預測邊界框區域；同時通過分數預測頭和交并比得到目標預測邊界框區域的綜合置信度； 步驟五，以目標預測邊界框區域的前一幀目標預測邊界框的中心點為基準，以其預設倍數生成當前幀的預測搜索區域；當綜合置信度高于更新閾值且預測搜索區域包含目標時，從當前幀的可見光圖像和對應的事件體素網格數據中裁剪出目標真實邊界框區域，動態更新模板區域后，得到構建的快速運動小目標跟蹤網絡；通過訓練集和測試集對快速運動小目標跟蹤網絡進行訓練和測試，實現對快速運動小目標的持續跟蹤。

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中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學，其通訊地址為：101416 北京市懷柔區八一路1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”。