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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置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：CN114419672B 。

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：202210058995.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置是由冼宇乔;郑伟诗;葛汶杭;吴岸聪设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置，方法包括：得到每一个批次的数据的原始特征；将原始特征输入伪任务数据转换模块，分别得到每一个原始特征经过场景风格转换后对应的旧场景特征和新场景特征；在旧场景特征上计算域内和域间跨场景一致性损失函数，进行伪任务身份辨别性学习；计算旧场景特征样本和新场景特征样本的两两相似度，进行伪任务知识蒸馏；把新场景特征输入新场景的分类器后计算交叉熵损失函数，进行身份辨别性学习；计算每一个样本对应的旧场景特征和新场景特征距离，进行跨场景一致性学习。本发明能够在先后学习的多个场景下部署不断更新迭代的模型，从而达到降低训练模型和人工维护的成本的目的。

本发明授权基于一致性学习的跨场景持续学习的行人再识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于一致性学习的跨场景持续学习方法，其特征在于，包括下述步骤：将旧场景数据和新场景数据混合，随机抽样后分批次依次并行输入预先设立的旧场景模型和新场景模型，同时得到每一个批次的数据的原始特征；将原始特征输入伪任务数据转换模块，分别得到每一个原始特征经过场景风格转换后对应的旧场景特征和新场景特征；所述伪任务数据转换模块是将一个来自于场景s的行人图像变换到场景t的分布下，而身份保持不变，从而得到同一个行人在不同的场景下的风格的训练数据；在旧场景特征上计算域内和域间跨场景一致性损失函数，进行伪任务身份辨别性学习；所述跨场景一致性损失函数用于最小化同一个输入样本在不同的伪任务特征变换下不一致性；计算旧场景特征样本和新场景特征样本的两两相似度，进行伪任务知识蒸馏；把新场景特征输入新场景的分类器后计算交叉熵损失函数，进行身份辨别性学习；计算每一个样本对应的旧场景特征和新场景特征距离，进行跨场景一致性学习。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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”。