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龙图腾网恭喜厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法和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：CN114820687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210610953.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法和系统是由吴俊毅;高志鹏;姚灿荣;赵建强;杜新胜;张辉极设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明给出了一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法和系统，包括利用第一路网络中的残差卷积块提取输入的原始图像的特征，并通过第一损失函数L1进行约束；通过Maskr‑CNN获得特征的人体掩膜利用掩膜预测损失函数Lmask修正掩膜的精准度；将人体掩膜和原始图像相乘，获得前景图像，将前景图像作为第二路网络的输入，并将第一路网络的残差卷积块的特征引入第二路网络，利用第二损失函数L2进行约束。本发明在多个行人重识别的数据集上都取得具有竞争力的性能。

本发明授权一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种闭环的端到端行人重识别背景抑制方法，其特征在于，包括：S1：利用第一路网络中的残差卷积块提取输入的原始图像的特征，并通过第一损失函数进行约束；S2：通过Maskr-CNN获得所述特征的人体掩膜利用掩膜预测损失函数修正掩膜的精准度；S3：将所述人体掩膜和所述原始图像相乘，获得前景图像，将所述前景图像作为第二路网络的输入，并将所述第一路网络的残差卷积块的特征引入所述第二路网络，利用第二损失函数进行约束；所述第一路网络和所述第二路网络采用ResNet50作为主干网络；还包括第一路网络和第二路网络联合的损失函数，整体的损失函数表达式为，其中，表示平衡损失函数的超参数；所述第一损失函数、所述第二损失函数以及所述第一路网络和第二路网络联合的损失函数均包括三元组损失函数和标签平滑正则化的交叉熵损失函数；所述三元组损失函数的公式为，其中代表不同行人身份的数量，代表每个行人选择张不同的图像，对于每张训练图像，在和相同身份的图像中选择一张相似度距离最大的图像作为正样本，在和不同身份的图像中选择一张相似度距离最小的图像作为负样本，为认为设定的阈值，定义为欧式距离，表示批处理的参数大小；所述标签平滑正则化的交叉熵损失函数的公式为，其中，是行人的类别数，代表预测属于类别的概率；所述掩膜预测损失函数的公式为，其中B代表批处理大小，代表人体掩膜输出，代表人体掩膜的标签；所述S3中将所述第一路网络的残差卷积块的特征引入所述第二路网络，具体表示为，其中代表通道级联操作，表示所述第二路网络获得所述第一路网络后的特征，表示所述第一路网络的特征，表示所述第二路网络的特征；所述第二路网络的行人重识别性能反馈给人体掩膜预测模块，来促进人体掩膜的修正，同时，人体掩膜的修正又促进所述第二路网络进行背景杂波的抑制。

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