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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于多分支联合学习的遮挡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：CN115909201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211410937.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统是由沙犇;范佳媛;甘中学;陈涛设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统，涉及图像识别领域，该方法包括：将待识别行人图像输入行人重识别模型中，输出行人重识别结果；行人重识别模型为根据训练集对教师网络和学生网络进行联合学习训练获得的；教师网络和学生网络均为多分支网络，多分支网络包括共享层、全局分支、局部分支和输出层；全局分支对特征图进行全局平均池化；局部分支对获得的多个不同尺度的特征向量进行融合；输出层对全局分支和局部分支的输出进行特征融合，获得特征融合向量，将特征融合向量与查询库中行人图像的特征向量的余弦相似度最高的行人图像对应的行人身份作为行人重识别模型的输出。本发明提高了遮挡行人重识别的准确性。

本发明授权一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支联合学习的遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别行人图像； 将所述待识别行人图像输入行人重识别模型中，输出行人重识别结果；所述行人重识别模型为根据训练集对教师网络和学生网络进行联合学习训练获得的； 所述教师网络和所述学生网络均为多分支网络，所述多分支网络包括共享层、全局分支、局部分支和输出层；所述共享层用于对所述待识别行人图像进行特征提取，输出特征图；所述全局分支用于对所述特征图进行特征提取后进行全局平均池化；所述局部分支用于对所述特征图进行特征提取后进行区域池化，并对获得的多个不同尺度的特征向量进行融合；所述输出层对所述全局分支和所述局部分支的输出进行特征融合，获得特征融合向量，将所述特征融合向量与查询库中行人图像的特征向量的余弦相似度最高的行人图像对应的行人身份作为所述行人重识别模型的输出； 所述查询库中样本图像为有遮挡的行人图像； 所述训练集中存储有多种行人身份的行人图像； 对教师网络和学生网络进行联合学习训练的训练过程包括： 利用所述教师网络的所述局部分支输出的特征向量作为所述学生网络的所述全局分支的监督信息，利用所述教师网络的所述全局分支输出的特征向量作为所述学生网络的所述局部分支的监督信息，将多轮训练过程中所述学生网络的网络参数进行平均作为所述教师网络的网络参数，将训练设定次数后的所述教师网络作为所述行人重识别模型。

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