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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利一种融合外观信息的行人重识别联合优化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：CN115116095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210819309.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法是由王恺;马志;刘蒙蒙;李涛设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法，包括以下步骤：利用数据增强策略预处理跨外观行人重识别数据集；根据图像中行人的身份属性和外观属性，生成多身份多外观的批次图像；使用特征提取网络提取高维特征矩阵，池化获取行人高维特征，批次归一化得到行人推理特征；基于行人推理特征连接不同的全连接层分别获取身份分类特征和外观分类特征；计算最难三元损失、多外观三元损失、身份分类损失和外观分类损失，四种损失加权求和并端到端地联合优化；损失层梯度反向传播，更新权值参数；迭代计算直至特征提取网络模型收敛。本发明提升了模型在同外观和跨外观环境下的综合检索性能。

本发明授权一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种融合外观信息的行人重识别联合优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用数据增强策略预处理跨外观行人重识别数据集；步骤2：根据完成预处理的图像中行人的身份属性和外观属性，生成多身份多外观的批次图像；步骤3：使用特征提取网络提取高维特征矩阵，并进行池化获取行人高维特征；步骤4：基于行人高维特征进行批次归一化得到行人推理特征；步骤5：基于行人推理特征连接不同的全连接层分别获取身份分类特征和外观分类特征；步骤6：基于行人高维特征计算最难三元损失和多外观三元损失，并基于身份分类特征和外观分类特征分别计算身份分类损失和外观分类损失，再将四种损失加权求和并端到端地联合优化；步骤7：损失层梯度反向传播，更新特征提取网络及全连接层的权值参数；步骤8：重复步骤2-7，直至特征提取网络模型收敛，或者达到最大迭代次数，得到多损失联合优化模型。

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南开大学，其通讯地址为：300000 天津市南开区卫津路94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”。