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24小时咨询热线摘 要：本发明提出一种基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统，所述方法包括：基于卷积神经网络模型与上下文自注意力学习模块，构建得到特征提取网络模型；利用区域建议网络分别对提取后的目标模板图像特征和搜索区域图像特征在分类分支和回归分支上分别进行特征融合深度卷积计算，得到对应的相似度得分图，最后将最大相似度得分值对应的相似度得分图确定为跟踪定位目标。在本发明中，通过重构所得到的特征提取网络，可增强模板分支与搜索分支的全局信息表示能力和自注意力学习能力，有利于区域建议网络的分类回归分支的相似度计算，最终实现更加精确的跟踪。
著 录 项：
| 专利/申请号： | CN202310372849.0 | 专利名称： | 基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统 |
| 申请日： | 2023-04-10 | 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： | G06T7/246搜分类 网络传输 注意力 跟踪搜索 |
| 公开/公告日： | 2023-06-13 | 转让价格： | 面议 |
| 公开/公告号： | CN116109678B | 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): G06T 7/246 合同备案号: X2024980024685 专利申请号: 202310372849.0 申请日: 2023.04.10 让与人: 南昌工程学院 受让人: 安徽中科元创创新科技有限公司 发明名称: 基于上下文自注意力学习深度网络的目标跟踪方法与系统 申请公布日: 2023.05.12 授权公告日: 2023.06.13 许可种类: 开放许可 备案日期: 2024.11.13 |
| 2024/11/05 | 开放许可声明 | IPC(主分类): G06T 7/246 声明编号: XK2024980009077 专利号: ZL 202310372849.0 申请日: 2023.04.10 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: 基于上下文自注意力学习深度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: 2023.06.13 许可期限届满日: 2025.12.31 生效日期: 2024.11.05 |
| 2023/06/13 | 授权 | |
| 2023/05/30 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/246 专利申请号: 202310372849.0 申请日: 2023.04.10 |
| 2023/05/12 | 公开 |
