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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于偏置特征的遮挡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：CN119049083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411044775.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法是由张建辉;王云华;冯建文;徐雁鸿;管昉立;颜力琦设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法，包括构建基于Transformer的遮挡行人重识别主干网络；构建粗粒度与细粒度特征提取模块；构建权重提取模块，利用细粒度特征提取权重；构建特征加权模块，利用细粒度特征提取到的权重对粗粒度特征进行动态加权，获取偏置特征；构建基于粗粒度特征和偏置特征的损失函数，利用训练集训练模型，测试集挑选最优模型。该方法通过细粒度特征提供的信息，对粗粒度特征的权重进行动态调整，减弱粗粒度特征中遮挡带来的干扰，同时不需要引入额外身体线索训练模型，从而达到了高精度与高效率的遮挡行人重识别。

本发明授权一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于偏置特征的遮挡行人重识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：给定不同大小的行人图片，统一调整为H×W×C，经过数据增强后，使用滑动窗口的方式将图片切割成N个固定大小的小块滑动窗口的步长记为S，每个小块的大小记为P×P×C，N的计算公式如下所示： 其中为底函数，S小于P，NH和NW分别表示高度和宽度上的分割数量，之后将每一个小块平铺为一维向量，记为 步骤二：构建基于Transformer的遮挡行人重识别主干网络； 步骤三：构建粗粒度与细粒度特征提取模块，在粗粒度分支模块中，通过一层Transformer，提取粗粒度特征；在细粒度分支模块中，采用边界填充的策略分割粗粒度特征，并通过一层Transformer，提取四组细粒度特征； 步骤四：构建权重提取模块，利用步骤三提取到的细粒度特征提取权重，该模块由两层Transformer与一层线性层组成； 步骤五：构建特征加权模块，利用细粒度特征提取到的权重对粗粒度特征进行动态加权，获取偏置特征； 所述步骤五具体包括：利用步骤四提取到的权重Wl对步骤三的粗粒度特征fg进行加权，得到加权后的偏置特征fm，加权方式如下： fm＝fgWl⊙W+bias 其中W为线性层默认权重矩阵；⊙为逐元素乘法；bias为偏置，可得到两部分特征，粗粒度特征fg与偏置特征fm； 步骤六：构建基于粗粒度特征和偏置特征的损失函数； 步骤七：利用训练集训练模型，测试集挑选最优模型。

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