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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利遮挡行人重识别方法、装置、设备和计算机可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：CN115497122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211171521.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权遮挡行人重识别方法、装置、设备和计算机可存储介质是由高赞;陈鹏;周冕;温显斌;陈胜勇设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本遮挡行人重识别方法、装置、设备和计算机可存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和模式识别技术领域，涉及一种遮挡行人重识别方法、装置、设备和计算机可存储介质。遮挡行人重识别方法的具体步骤如下：1进行数据准备：2引入遮挡信息进行并进行图像预处理；3网络模型搭建；4关键点‑局部语义特征相似度匹配；5网络的目标函数构建；6基于遮挡信息辅助与关键点增强的遮挡行人重识别。此外，还提出了配套的装置、设备和计算机可存储介质。本发明可对现有公开有遮挡的行人重识别数据集进行高效识别和检索，能够有效地解决目标数据集由于遮挡、姿态变化造成的行人信息缺失、特征对齐困难等问题，并且方法收敛速度快。本发明尤适用于公共安全领域。

本发明授权遮挡行人重识别方法、装置、设备和计算机可存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1在数据集中选取若干有遮挡的图像并手动剪裁若干不同尺寸的遮挡物图像；将高度大于2倍宽度的遮挡物图像用作垂直方向遮挡物，将宽度大于两倍高度的遮挡物用作水平方向的遮挡物；在数据集的训练集中随机选取图像并剪裁，生成局部行人图像，尺寸为所选取的训练集图像原尺寸的14—12；此外，为了使网络模型所提取的特征更加符合人体语义，我们利用现有的人体解析模型为训练集图像进行人体解析，将图像划分为20个语义部分，再进一步归类合并为6个人体语义标签； 2对训练集图像进行预处理，进行数据增强，将图像大小调整为256×128，并对图像进行随机采取随机裁剪、水平翻转和随机擦除，概率均为50%；并利用遮挡物图像与局部行人图像对训练集图像进行遮挡数据增强，概率为50%，其中被遮挡物图像增强和局部行人图像增强的概率都分别为25%； 3构建HRNet-32为基线的人体语义特征解析模型，并进行训练；人体语义特征解析模型分别为每张输入图像提取1个包含5个人体语义部分信息的局部语义特征、1个前景语义特征与1个全局语义特征共3个特征； 4利用一个基于HRNet-48的人体关键点特征提取模块提取人体13个关键点特征，馈入一个卷积神经网络GCN进行处理后得到13个GCN关键点特征；利用关键点-局部语义特征相似度匹配方法将GCN关键点特征与人体语义特征进行匹配与融合，实现人体关键点信息加强，得到1个包含人体关键点信息的局部语义特征； 5利用包含人体关键点信息的局部语义特征、前景语义特征与全局语义特征共3个特征参与损失函数的计算； 6训练完成的网络提取1个包含5个人体语义部分信息的局部语义特征和1个前景语义特征，将以上两种特征分别经过批量归一化层处理，然后将经过批量归一化处理的两种特征沿通道方向进行拼接的得到最终特征；利用最终特征计算gallery集与query集各个样本特征的欧氏距离，通过gallery集合中的样本按照与query集合中样本的距离计算cmc与mAP，最终实现对行人样本的重识别。

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