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龙图腾网获悉北京观微科技有限公司申请的专利目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质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：CN119338906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411286889.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质是由吴日红;范华东;谢永虎;卜冬冬;苏芝娟设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质，涉及定位与追踪技术领域。该方法包括：获取用于进行目标对象追踪的相关信息，相关信息包括卫星图像、卫星图像中包括的目标对象的文本描述、从卫星图像中截取的目标对象的目标卫星图像，以及基于卫星图像之前的多帧历史卫星图像得到的目标对象的历史轨迹序；将卫星图像、文本描述、目标卫星图像和历史轨迹序列输入至联合定位与序列追踪模型中，得到目标对象的目标追踪结果。这样基于深度学习的联合定位与序列追踪模型，在卫星图像的基础上结合目标对象的文本描述和历史轨迹序列，共同进行目标追踪，可以实现卫星视频场景下的目标追踪，且提高了卫星视频场景下的目标追踪的准确度。

本发明授权目标追踪方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标追踪方法，其特征在于，包括： 获取用于进行目标对象追踪的相关信息，所述相关信息包括卫星图像、所述卫星图像中包括的所述目标对象的文本描述、从所述卫星图像中截取的所述目标对象的目标卫星图像，以及基于所述卫星图像之前的多帧历史卫星图像得到的所述目标对象的历史轨迹序列； 将所述卫星图像、所述文本描述、所述目标卫星图像和所述历史轨迹序列输入至联合定位与序列追踪模型中，得到所述目标对象的目标追踪结果； 其中，所述联合定位与序列追踪模型是基于多个相关信息样本和各所述相关信息样本对应的追踪结果标签训练得到的； 所述联合定位与序列追踪模型包括自然语言编码器、视觉编码器、特征融合模块和自回归解码器，所述自回归解码器包括多头注意力单元和前馈神经网络单元； 其中，所述将所述卫星图像、所述文本描述、所述目标卫星图像和所述历史轨迹序列输入至联合定位与序列追踪模型中，得到所述目标对象的目标追踪结果，包括： 将所述文本描述输入至所述自然语言编码器中，提取文本编码特征； 将所述卫星图像和所述目标卫星图像输入至所述视觉编码器中，提取所述卫星图像的第一图像编码特征和所述目标卫星图像的第二图像编码特征； 将所述文本编码特征、所述第一图像编码特征和所述第二图像编码特征输入至所述特征融合模块，得到目标融合特征，包括：将所述文本编码特征输入至第一线性投影单元中，对所述文本编码特征进行线性投影，得到目标文本编码特征；将所述第一图像编码特征和所述第二图像编码特征输入至第二线性投影单元中，对所述第一图像编码特征和所述第二图像编码特征分别进行线性投影，得到对应的第一目标图像编码特征和第二目标图像编码特，所述目标文本编码特征的维度、所述第二目标图像编码特征的维度和所述第二目标图像编码特的维度相同；对所述目标文本编码特征、所述目标对象的空目标卫星图像对应的编码特征和所述第一目标图像编码特征进行拼接处理，得到第一拼接特征，所述空目标卫星图像为仅包括目标对象的目标卫星图像为空时的卫星图像；对所述目标文本编码特征、所述第二目标图像编码特征和所述第一目标图像编码特征进行拼接处理，得到第二拼接特征；将所述第一拼接特征和所述第二拼接特征输入至多源关联融合单元中，得到所述目标融合特征；其中，所述特征融合模块包括第一线性投影单元、第二线性投影单元和多源关联融合单元； 将所述目标融合特征和所述历史轨迹序列输入至所述自回归解码器中，得到所述目标追踪结果，包括：将所述目标融合特征和所述历史轨迹序列输入至所述多头注意力单元中，得到多头注意力特征；将所述多头注意力特征输入至所述前馈神经网络单元中，得到目标解码特征；将所述多头注意力特征与所述目标解码特征的第一和值，确定所述目标追踪结果。

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