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龍圖騰網恭喜中山大學申請的專利一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114419529B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111401063.4，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統是由賴劍煌;劉偉鵬設計研發完成，并于2021-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統，該方法包括：構建特征提取器并基于第一訓練樣本訓練特征提取器；獲取模態圖像并基于訓練完成的特征提取器提取行人模態特征；根據行人模態特征對待測圖像進行聚類；構建模態共享模型并基于帶偽標注的數據集訓練模態共享模型；基于第二訓練樣本訓練第一模態共享模型；根據訓練完成的模態共享模型對輸入圖像進行識別。該系統包括：第一構建模塊、特征提取模塊、聚類模塊、第二構建模塊和識別模塊。通過使用本發明，能夠在可見光?紅外兩種模態下進行跨模態的行人再識別任務。本發明作為一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統，可廣泛應用于計算機視覺領域。

本發明授權一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于分布空間對齊的跨模態行人再識別方法，其特征在于，包括以下步驟：構建特征提取器并基于第一訓練樣本訓練特征提取器，得到訓練完成的特征提取器；具體包括：基于ResNet50構建可見光、紅外模態特征提取器；所述的可見光、紅外模態特征提取器分別包括三個不同顆粒度的分支網絡，所述分支網絡共享ResNet50骨干網絡；基于第一訓練樣本訓練特征提取器并根據特征損失函數調整模型參數，得到訓練完成的特征提取器；獲取模態圖像并基于訓練完成的特征提取器提取行人模態特征；具體包括：獲取可見光和紅外對應模態的數據集圖像，并通過骨干網絡得到卷積特征；將卷積特征分別傳入三個顆粒度不同的分支網絡進行最大池化，得到對應顆粒度的分塊特征；將對應顆粒度的分塊特征通過1x1x256的卷積核進行降維，得到降維后的特征；將降維后的特征分別輸入分支網絡末尾的全連接層進行分類，輸出行人模態特征；根據行人模態特征對待測圖像進行聚類，得到帶偽標注的數據集；構建模態共享模型并基于帶偽標注的數據集訓練模態共享模型，得到第一模態共享模型；基于第二訓練樣本訓練第一模態共享模型，得到訓練完成的模態共享模型；根據訓練完成的模態共享模型對輸入圖像進行識別，完成行人再識別任務。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。