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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆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：CN115937532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211383204.9，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法及系统是由刘春生;薛宝奇;常发亮;路彦沙;刘辉;王德鑫设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及车辆重识别技术领域，提出了基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法及系统，包括如下步骤：获取待识别的车辆图像并进行预处理；对预处理后的车辆图像进行空间特征提取；采用反事实注意力因果推理方法对提取的空间特征进行反事实注意力学习，得到带有反事实注意力的全局特征；对预处理后的车辆图像进行掩膜感知特征提取，得到掩膜感知的局部特征；将全局特征和局部特征进行串联融合得到车辆总特征，基于总特征得到目标车辆重识别结果。本公开通过反事实注意力学习，可以使得网络提取出图像的高判别度特征。加入掩膜感知识别车辆特征，使得网络能够区分出车辆不同区域的特征，解决了不同视图下同一车辆差异大的问题。

本发明授权基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于反事实注意力机制的掩膜感知车辆重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待识别的车辆图像并进行预处理； 对预处理后的车辆图像进行空间特征提取； 采用反事实注意力因果推理方法对提取的空间特征进行反事实注意力学习，得到带有反事实注意力的全局特征； 反事实注意力因果推理，包括如下步骤： 将提取出来的图像空间特征进行原始注意力学习，并在图像特征的基础上进行多通道卷积操作，得到多通道注意力图用以学习物体各部分的空间分布； 根据多通道注意力图对特征图进行软加权，并通过全局平均池操作进行聚合，得到原始注意力特征向量； 将提取出来的图像特征图进行反事实注意力干预，生成反事实注意力特征图； 根据反事实注意力特征图对图像特征图进行软加权，并通过全局平均池操作进行聚合得到反事实注意力特征向量； 将原始注意力特征向量与反事实注意力特征向量一同输入到线性层进行分类处理，分别得到原始分类结果和反事实分类结果； 在原始分类结果的基础上减去反事实分类结果，得到带有反事实注意力的全局特征； 对预处理后的车辆图像进行掩膜感知特征提取，得到掩膜感知的局部特征； 掩膜感知特征提取，包括如下步骤： 获取预处理后的不同拍摄角度的车辆图像； 将车辆图像输入到第二骨干网络中，提取车辆图像的特征图； 对目标车辆进行掩膜生成，将生成的掩膜进行下采样，使得掩膜图像与特征图尺寸一致； 利用下采样后的掩模图对目标车辆对应的特征图进行区域提取，根据掩膜区域的面积大小，对区域提取后的特征进行相应加权生成最终的局部特征； 将全局特征和局部特征进行串联融合得到车辆总特征，基于总特征得到目标车辆重识别结果。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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