买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和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：CN119649320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510175539.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和装置是由金乐阳;金小刚设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供的基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和装置，属于车辆重识别技术领域，该方法包括基于车辆属性构建提示词模版并迭代优化；以真实车辆重识别未标记图像为输入，利用预训练多模态图像描述模型预测未标记车辆的图像‑文本对，对扩散模型进行微调；基于优化后的提示词模版和微调后的扩散模型，再结合目标检测和语义过滤进行优化，构建车辆重识别数据集生成模型，生成车辆重识别数据集。本发明方法能在下游车辆重识别数据集上取得比现有虚拟数据集生成方法更优的效果，并且该生成方法所需的真实数据数量仅为现有方法所需数据的1%，且真实数据无需标注，有益于隐私保护和减少数据标注开销。

本发明授权一种基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的车辆重识别数据集生成方法，其特征在于，包括以下步骤：基于车辆属性构建提示词模版，并基于扩散模型迭代优化提示词模版，获得优化后的提示词模版；以真实车辆重识别未标记图像作为输入，利用预训练多模态图像描述模型预测未标记车辆的图像-文本对，基于图像-文本对微调扩散模型，其中，基于图像-文本对微调扩散模型包括：使用低秩适应方法对扩散模型进行微调，在微调网络层的原始参数中引入低秩矩阵，根据优化目标对微调网络层的参数计算梯度，并更新解码器中的权重；基于若干优化后的提示词模版和若干微调后的扩散模型，从优化后的提示模版中随机抽取若干优化后的提示词模版用于选择最优扩散模型，并最终选择文本编码器处于冻结状态的微调后的扩散模型，构建微调的车辆重识别数据集生成模型，再结合车辆重识别目标检测和语义过滤进行优化，采用在高分辨率图像上训练的目标检测模型进行车辆检测和裁剪，将检测模型配置为仅检测车辆类别，并对每张图像的边界框的数量进行限制，关注场景中最突出的车辆，设置阈值保留车辆置信度高的图像；裁剪后，筛选出语义错位的图像，构建优化后的车辆重识别数据集生成模型，生成车辆重识别数据集。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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”。