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24小时咨询热线摘 要：本发明提出一种基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统，该方法包括:在孪生网络框架下构建特征提取网络和特征融合网络模型并进行训练，利用特征提取网络分别对模板图像和搜索图像进行特征提取，得到模板图像特征和搜索区域特征，采用缩小模板图像特征在空间维度上尺度的方式进行多头自注意力计算，得到编码后模板特征，采用搜索区域特征降维的方式进行多头自注意力计算，得到局部特征增强的搜索区域特征，再将二者进行特征融合，将融合结果送入分类分支和回归分支上获取目标在搜索区域的最大响应位置以进行目标跟踪。本发明利用高效自注意力和高效空间约简注意力构建了特征融合网络，有效地提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202311543165.9 | 专利名称： | 基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统 |
| 申请日： | 2023-11-20 | 申请/专利权人 | 南昌工程学院 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06V20/40搜分类 网络传输 注意力 跟踪搜索 |
| 公开/公告日： | 2024-01-26 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN117274883B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/11/29 | 专利实施许可合同备案的生效 | IPC(主分类): G06V 20/40 合同备案号: X2024980023564 专利申请号: 202311543165.9 申请日: 2023.11.20 让与人: 南昌工程学院 受让人: 劳弗尔视觉科技有限公司 发明名称: 基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统 申请公布日: 2023.12.22 授权公告日: 2024.01.26 许可种类: 开放许可 备案日期: 2024.11.11 |
| 2024/11/05 | 开放许可声明 | IPC(主分类): G06V 20/40 声明编号: XK2024980009087 专利号: ZL 202311543165.9 申请日: 2023.11.20 专利权人: 南昌工程学院 联系方式: 联系人姓名：黄茜 邮编：330000 地址：江西省南昌市高新区天祥大道289号 电子邮箱：82695396@qq.com 电话：13672220317 发明名称: 基于多头注意力优化特征融合网络的目标跟踪方法与系统 使用费支付方式: 无偿 使用费支付标准: 0元 授权公告日: 2024.01.26 许可期限届满日: 2025.12.31 生效日期: 2024.11.05 |
| 2024/01/26 | 授权 | |
| 2024/01/09 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 20/40 专利申请号: 202311543165.9 申请日: 2023.11.20 |
| 2023/12/22 | 公开 |
