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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仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油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：CN119693414B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411587589.X，技術領域涉及：G06T7/246；該發明授權一種仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油目標跟蹤方法是由段海濱;王芃驍;鄧亦敏;孫永斌設計研發完成，并于2024-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油目標跟蹤方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油目標跟蹤方法：一：仿鷹隼視覺對比度敏感機制和自適應聚焦機制的多尺度特征提取；二：仿鷹隼視覺雙中央凹視覺交互機制的相似性計算及特征融合；三：仿鷹隼中腦上丘通路感知競爭、決策機制的分類、回歸損失函數設計；四：訓練仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡，輸出分類損失和回歸損失；五：測試并評估仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡。本發明可適應各種復雜環境及無人機外形尺度變化；可高效融合多尺度空間特征并關注最顯著區域；可最大程度保證跟蹤穩定性，提高無人機自主空中加油成功率和安全性；訓練策略適配復雜無人機自主空中加油環境；特征提取與融合高效、魯棒性與泛化性好，訓練數據需求較少。

本發明授權一種仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油目標跟蹤方法在權利要求書中公布了：1.一種仿鷹隼視覺孿生網絡的無人機自主空中加油目標跟蹤方法，其特征在于：該方法包括如下步驟： 步驟一：仿鷹隼視覺對比度敏感機制和自適應聚焦機制的多尺度特征提取； 仿鷹隼視覺對比度敏感機制通過最大池化和平均池化強調特征中的關鍵部分，并使用大卷積核增強特征之間的局部上下文關系；通過計算注意力權重并進行矩陣舒爾乘積整合；仿鷹隼視覺自適應聚焦機制通過自適應最大池化和自適應平均池化實現對目標的精確聚焦，同時使用點卷積核壓縮和重建通道信息以優化特征提取；經過激活函數處理后，模型通過逐元素相加和矩陣舒爾乘積整合特征圖，保留重要信息并恢復輸入特征；在通過卷積神經網絡初步提取輸入圖像特征后，將兩種機制串聯使用，提高無人機跟蹤任務中的特征提取性能； 步驟二：仿鷹隼視覺雙中央凹視覺交互機制的相似性計算及特征融合； 仿鷹隼視覺雙中央凹視覺交互機制的相似性計算及特征融合將查詢和鍵進行配對；查詢代表由正中央凹提取的特征圖，獲取目標的詳細特征，而關鍵特征則來自由側中央凹提取的特征圖，包含目標的位置和環境的上下文信息； 步驟三：仿鷹隼中腦上丘通路感知競爭、決策機制的分類、回歸損失函數設計； 模仿鷹隼中腦上丘通路感知競爭、決策機制，在孿生目標跟蹤網路中設計分類損失函數和回歸損失函數，確保正負樣本被正確分類，同時保證高置信度樣本具有精確的回歸框且精確回歸樣本具有高分類置信度； 步驟四：訓練仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡，輸出分類損失和回歸損失 仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡的損失函數為分類損失和回歸損失的加權和，確保網絡在分類任務和定位任務上的性能，避免某一任務對訓練過程的主導作用，提高孿生網絡應對多種無人機自主空中加油環境的泛化性；自適應優化訓練方法的使用，用以改善梯度下降中的過度修正； 步驟五：測試并在真實場景下評估仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡 在測試過程中，僅向仿鷹隼視覺孿生跟蹤網絡提供視頻序列第一幀中目標的邊界框真值，孿生網絡在該視頻序列的后續幀中進行推理、預測以跟蹤目標。

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