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龍圖騰網(wǎng)恭喜中山大學(xué)申請的專利行人重識別模型訓(xùn)練方法、識別方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113989838B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111247638.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)行人重識別模型訓(xùn)練方法、識別方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)是由陳弟虎;葉培均設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本行人重識別模型訓(xùn)練方法、識別方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種行人重識別模型訓(xùn)練方法、識別方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)，訓(xùn)練方法包括：獲取預(yù)設(shè)的第一行人圖像，并確定第一行人圖像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；將第二全局特征信息輸入到預(yù)設(shè)的掩模生成器，得到多個掩模圖像，進(jìn)而根據(jù)多個掩模圖像對第一全局特征信息進(jìn)行局部特征提取，得到多個第一局部特征信息；根據(jù)多個第一局部特征信息確定局部特征向量，并根據(jù)第一全局特征信息確定全局特征向量；根據(jù)局部特征向量和全局特征向量確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)先構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的行人重識別模型。本發(fā)明提高了行人重識別模型的重識別準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，可廣泛應(yīng)用于行人重識別技術(shù)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)行人重識別模型訓(xùn)練方法、識別方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種行人重識別模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取預(yù)設(shè)的第一行人圖像，并確定所述第一行人圖像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；將所述第二全局特征信息輸入到預(yù)設(shè)的掩模生成器，得到多個掩模圖像，進(jìn)而根據(jù)多個所述掩模圖像對所述第一全局特征信息進(jìn)行局部特征提取，得到多個第一局部特征信息；根據(jù)多個所述第一局部特征信息確定局部特征向量，并根據(jù)所述第一全局特征信息確定全局特征向量；根據(jù)所述局部特征向量和所述全局特征向量確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入到預(yù)先構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的行人重識別模型；所述確定所述第一行人圖像的第一全局特征信息和第二全局特征信息這一步驟，其具體為：通過全局特征提取網(wǎng)絡(luò)提取所述第一行人圖像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；其中，所述第一全局特征信息的寬度和所述第二全局特征信息的寬度相同，所述第一全局特征信息的高度和所述第二全局特征信息的高度相同；所述根據(jù)多個所述第一局部特征信息確定局部特征向量，并根據(jù)所述第一全局特征信息確定全局特征向量這一步驟，其具體包括：分別對多個所述第一局部特征信息進(jìn)行全局加權(quán)池化，得到多個第二局部特征信息；根據(jù)多個所述第二局部特征信息確定多個第一特征向量，進(jìn)而對多個所述第一特征向量進(jìn)行拼接處理，得到局部特征向量；對所述第一全局特征信息進(jìn)行全局最大池化，得到第三全局特征信息，進(jìn)而根據(jù)所述第三全局特征信息確定全局特征向量。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中山大學(xué)，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。