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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于语义感知非对称标记增强的跨域行人重识别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：CN120599705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511091051.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于语义感知非对称标记增强的跨域行人重识别方法是由李经宇;袁宏瑞设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义感知非对称标记增强的跨域行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于语义感知和非对称标记增强的跨域行人重识别方法，可以应用于图像识别技术领域。该方法包括：利用训练完成的跨域行人重识别模型从待处理图像中提取目标行人的全局形状特征和局部纹理特征，其中，训练完成的跨域行人重识别模型基于语义感知和非对称标记增强的训练框架训练得到；利用训练完成的跨域行人重识别模型对全局形状特征进行处理，得到全局查询向量，并对局部纹理特征进行处理，得到局部键向量和局部值向量；利用训练完成的跨域行人重识别模型对全局查询向量、局部键向量和局部值向量进行基于跨域对齐注意力机制的运算，得到交叉注意力特征，并对交叉注意力特征进行处理，得到目标行人的重识别结果。

本发明授权一种基于语义感知非对称标记增强的跨域行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义感知和非对称标记增强的跨域行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 利用训练完成的跨域行人重识别模型从待处理图像中提取目标行人的全局形状特征和局部纹理特征，其中，所述训练完成的跨域行人重识别模型基于语义感知和非对称标记增强的训练框架训练得到； 利用训练完成的跨域行人重识别模型对所述全局形状特征进行处理，得到全局查询向量，并对所述局部纹理特征进行处理，得到局部键向量和局部值向量； 利用训练完成的跨域行人重识别模型对所述全局查询向量、所述局部键向量和所述局部值向量进行基于跨域对齐注意力机制的运算，得到交叉注意力特征，并对所述交叉注意力特征进行处理，得到所述目标行人的重识别结果； 其中，所述训练完成的跨域行人重识别模型基于语义感知和非对称标记增强的训练框架训练得到包括： 利用跨域行人重识别模型对图像样本依次进行分割操作、位置嵌入编码操作、步幅卷积操作和带通滤波操作，得到表征行人轮廓感知能力的多尺度融合特征； 利用所述跨域行人重识别模型计算所述多尺度融合特征中图像令牌的显著性分数，基于所述显著性分数，在每个训练轮次中对所述图像令牌进行筛选并生成二值模板； 基于所述二值模板，利用所述跨域行人重识别模型通过混合增强模式和组合增强模式对所述图像样本进行非对称增强，并将所得到的正负样本对进行基于相似度的轮廓一致性增强； 利用所述跨域行人重识别模型对所述图像样本中的全局形状特征样本和局部纹理特征样本进行基于跨域对齐注意力机制的运算，并对所得到的交叉注意力特征样本进行处理，得到跨域行人重识别预测结果； 利用预设损失函数对所述跨域行人重识别模型的迭代训练过程进行监督，并基于损失值对所述跨域行人重识别模型的参数进行迭代更新，得到所述训练完成的跨域行人重识别模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230094 安徽省合肥市高新区望江西路5089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。