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龍圖騰網恭喜浙江理工大學申請的專利一種基于小波變換的跨模態行人重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：CN119445621B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510025650.X，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于小波變換的跨模態行人重識別方法及系統是由鐵治欣;范浩標;陳燕兵;陶靈兵設計研發完成，并于2025-01-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于小波變換的跨模態行人重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小波變換的跨模態行人重識別方法及系統，涉及行人重識別技術領域，包括：構建兩流ResNet?50主干網絡；通過ICB模塊融合兩流ResNet?50主干網絡淺層的特征，得到融合特征；通過WEB分支模塊對融合特征進行特征提取得到高低頻部分的模態共享特征；通過雙分支中心引導損失優化WEB分支模塊輸出的模態共享特征以及ICB模塊輸出的融合特征得到最終識別結果。本發明通過信息補償模塊，在不同階段結合小波變換聚合網絡淺層的特征，補償網絡特征提取過程中丟失有價值的信息，提高了最終特征向量的質量；通過小波增強模塊，并用雙分支中心引導損失來引導網絡挖掘小波子圖中的模態不變信息，提高模型性能。

本發明授權一種基于小波變換的跨模態行人重識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于小波變換的跨模態行人重識別方法，其特征在于，包括：采集VI-ReID的待測圖像，并以此構建兩流ResNet-50主干網絡；通過ICB模塊融合兩流ResNet-50主干網絡淺層的特征，得到融合特征；所述ICB模塊用于融合兩流ResNet-50主干網絡的淺層特征，ICB模塊將自注意學習與小波變換進行集成，利用小波變換進行可逆下采樣，降低深層特征的空間維度；與淺層特征進行自注意學習，將結果與經過逆小波變換的深層特征進行拼接得到融合特征；所述將結果與經過逆小波變換的深層特征進行拼接得到融合特征包括：在主干網絡Resnet上添加了4個ICB模塊，前三個ICB模塊針對每一個ResnetBlock前后做特征融合，第四個ICB模塊對第一個和第三個ICB模塊的輸出做特征融合；所述ICB模塊結構包括：將每一個ResnetBlock前后的特征分別作為淺層特征和深層特征，并一起作為ICB模塊的輸入，對輸入應用卷積和正則化，將其映射到維度相同的特征空間，將深層特征的通道數進行減小得到縮小特征；對縮小特征使用haar離散小波變換分解為n個小波子帶；將n個小波子帶在通道維度上concat，得到haar離散小波變換的輸出；對haar離散小波變換的輸出和淺層特征進行卷積來捕捉局部區域的特征，并計算得到注意力輸出；設計DWT-Conv-IDWT結構，將注意力輸出與DWT-Conv-IDWT結構的輸出進行拼接，得到小波注意力塊的輸出；對小波注意力塊的輸出進行卷積恢復通道數，并與最初輸入的深層特征進行相加得到最終輸出；通過WEB分支模塊對所述融合特征進行特征提取得到高低頻部分的模態共享特征；通過雙分支中心引導損失來優化WEB分支模塊輸出的模態共享特征以及ICB模塊輸出的融合特征，得到最終識別結果；對最終識別結果進行可視化驗證。

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浙江理工大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街928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”。