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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法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：CN115731267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211518725.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法是由张晓飞;谭晓军;范正平;陈泽松;安亚松设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法，方法包括：获取目标场景下的2D多源数据和3D多源数据，对2D多源数据进行图像特征提取，获取图像特征，并对3D多源数据进行点云特征提取，获取点云特征；将所述图像特征和所述点云特征进行特征融合，得到融合特征；根据所述融合特征确定目标场景内每个对象的检测状态；根据所述检测状态，提取检测对象和预测对象之间的协作特征；根据所述协作特征对目标场景内的对象检测和跟踪状态进行实时更新。本发明能够有效地获得更好的跟踪性能并减少推理时间，可广泛应用于计算机技术领域。

本发明授权一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空自适应注意力的3D多目标跟踪方法，其特征在于，包括： 获取目标场景下的2D多源数据和3D多源数据，对2D多源数据进行图像特征提取，获取图像特征，并对3D多源数据进行点云特征提取，获取点云特征； 将所述图像特征和所述点云特征进行特征融合，得到融合特征； 根据所述融合特征确定目标场景内每个对象的检测状态； 根据所述检测状态，提取检测对象和预测对象之间的协作特征； 根据所述协作特征对目标场景内的对象检测和跟踪状态进行实时更新； 所述对2D多源数据进行图像特征提取，获取图像特征，包括： 将所述2D多源数据输入到图像提取网络； 通过所述图像提取网络中的卷积来提取所述2D多源数据中的图像深层纹理特征； 将提取到的所述图像深层纹理特征链接，得到二维融合特征张量； 其中，所述图像提取网络包括四个图像提取器块；所述图像提取器块包括第一卷积层、批量归一化层、校正线性单元层和第二卷积层； 所述对3D多源数据进行点云特征提取，获取点云特征，包括： 将所述3D多源数据输入点云提取网络； 通过所述点云提取网络中的编码器和解码器获取所述3D多源数据中的3D融合特征； 其中，所述编码器由四个集合抽象块组成，所述解码器由四个特征传播块组成； 所述将所述图像特征和所述点云特征进行特征融合，得到融合特征，包括： 在所述图像特征和所述点云特征的特征张量的矢量化上使用共享加权多层感知层，将对应的矢量化特征张量逐元素相加； 通过全连接层和Sigmoid函数获得加权映射，得到加权2D特征； 将3D点云特征和加权2D特征的元素级进行连接，计算最终融合特征。

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