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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211344364.2，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法及系统是由胡昭华;刘浩男;林潇;王莹设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法及系统，包括：对所采集的待跟踪目标的视频序列进行裁剪，获得所有帧图像的模板图像和搜索图像；将所述模板图像和搜索图像输入至构建并训练好的互相关匹配增强孪生网络中，提取模板图像和搜索图像的模板特征和搜索特征；对模板特征和搜索特征进行互相关匹配得到互相关特征；对模板图像进行边界框信息编码得到边界框编码特征；对互相关特征与边界框编码特征的融合特征进行分类计算和回归计算，得到相应的分类得分图和回归预测图；根据分类得分图中响应值最大的位置，结合回归预测图的偏移量，获得目标在视频序列帧上的最终位置。本发明对复杂场景变化跟踪的适应能力强且精度高。

本发明授权一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互相关匹配增强孪生网络的目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括： 对所采集的待跟踪目标的视频序列进行裁剪，获得所有帧图像的模板图像和搜索图像； 将所述模板图像和搜索图像输入至构建并训练好的互相关匹配增强孪生网络中，通过所述互相关匹配增强孪生网络提取模板图像和搜索图像的模板特征和搜索特征；对模板特征和搜索特征进行互相关匹配得到互相关特征；对模板图像进行边界框信息编码得到边界框编码特征；对互相关特征与边界框编码特征的融合特征进行分类计算和回归计算，得到相应的分类得分图和回归预测图； 根据分类得分图中响应值最大的位置，结合回归预测图的偏移量，获得目标在视频序列帧上的最终位置； 其中，所述互相关匹配增强孪生网络包括特征提取网络、互相关匹配网络、分类回归网络及边界框编码模块； 所述互相关匹配网络包括横向尺度提取模块、纵向尺度提取模块和级联双重互相模块； 所述级联双重互相关模块用于将模板特征和搜索特征进行像素匹配互相关操作后，与模板特征进行深度可分离互相关操作，得到级联双重互相关特征，其计算公式为： ； 1； 式中，表示模板特征和搜索特征的像素匹配互相关特征，表示像素匹配互相关；表示级联双重互相关特征，表示深度可分离互相关； 所述横向尺度提取模块用于提取模板特征与搜索特征的横向尺度分支特征，其计算公式为： ； 2； 式中：表示常规的卷积核，表示卷积经横向3:1的卷积扩张为7*3大小的横向卷积核；表示横向尺度分支特征；表示卷积操作； 所述纵向尺度提取模块用于提取模板特征与搜索特征的纵向尺度分支特征，其计算公式为： ； 3； 式中，表示卷积核经纵向进行1:3的卷积扩张为3*7大小的纵向卷积核；表示纵向尺度分支特征。

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