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龙图腾网获悉南京南瑞信息通信科技有限公司;北京易达图灵科技有限公司;中国科学院自动化研究所申请的专利行人重识别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：CN114038052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111121648.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权行人重识别方法及系统是由俞弦;华仁红;王威;崔萌萌;罗旺;郝小龙;韩斌;娄超;贾政;陈骏;王旭涛设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种行人重识别方法及系统，该方法包括：确定待识别行人图像；将待识别行人图像输入至特征提取模型，得到特征提取模型输出的全局特征向量和局部特征向量；对全局特征向量和局部特征向量进行拼接融合，得到所述待识别行人图像对应的完整特征表达；并基于完整特征表达，将待识别行人图像与预设图像库中的行人图像进行匹配，确定待识别行人图像的行人重识别结果；其中，局部特征向量包括特征提取模型确定的特征图在垂直方向及深度方向上的多个局部特征向量。该方法进行了全局特征向量和局部特征向量等多维特征的提取，并利用待识别行人图像的宏观全局特征与微观局部特征进行行人重识别，把控整体与细节，提高了行人重识别的准确率。

本发明授权行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别方法，其特征在于，包括： 确定待识别行人图像； 将所述待识别行人图像输入至特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的全局特征向量和局部特征向量； 对所述全局特征向量和所述局部特征向量进行拼接融合，得到所述待识别行人图像对应的完整特征表达； 基于所述完整特征表达，将所述待识别行人图像与预设图像库中的行人图像进行匹配，确定所述待识别行人图像的行人重识别结果； 其中，所述局部特征向量包括所述特征提取模型确定的特征图在垂直方向及深度方向上的多个局部特征向量；所述特征提取模型包括重定位层，所述重定位层用于对所述特征图进行空间层面及深度层面的注意力运算；所述特征提取模型基于携带有行人标签的行人图像分两个阶段训练得到；所述行人图像包括不同设备采集的且包含有同一行人的行人图像； 所述特征提取模型基于以下方法训练得到： 将所述行人图像输入至待训练特征提取模型，基于预设损失函数的取值以及自适应矩估计算法，对所述待训练特征提取模型中除所述重定位层外的基础结构进行训练；所述基础结构包括骨干网络、全局残差卷积层、局部残差卷积层、池化卷积层以及全连接层； 基于训练后的基础结构，对所述待训练特征提取模型中的重定位层进行训练，得到所述特征提取模型； 所述特征提取模型包括第三局部残差卷积层，所述第三局部残差卷积层用于对所述特征图进行特征提取得到第三可分割特征图； 所述重定位层具体用于： 将所述第三可分割特征图进行最大池化处理，生成池化向量，将所述池化向量进行线性变换运算，并将线性变换后的池化向量进行规范化处理，得到所述池化向量对应的深度注意力向量； 将所述深度注意力向量与所述第三可分割特征图中每个像素点对应的特征向量进行对应位相乘，得到第三可分割重定位特征图； 所述特征图在深度方向上的局部特征向量由池化卷积层对所述第三可分割重定位特征图进行处理得到。

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南京南瑞信息通信科技有限公司;北京易达图灵科技有限公司;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁开发区诚信大道19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”。

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