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龍圖騰網(wǎng)恭喜中山大學(xué)申請的專利一種跨模態(tài)行人重識別方法獲國家發(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：CN114764921B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202210421430.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種跨模態(tài)行人重識別方法是由陳弟虎;曾海棠;侯延柯設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種跨模態(tài)行人重識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供的一種跨模態(tài)行人重識別方法，該方法主要包括以下步驟：通過第一數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到初始行人重識別模型；將所述初始行人重識別模型進行轉(zhuǎn)換得到跨模態(tài)行人重識別模型，將所述跨模態(tài)行人重識別模型移植至目標平臺；通過所述目標平臺進行實時圖像采集，從所述實時圖像中提取得到行人檢測結(jié)果；將所述行人檢測結(jié)果和預(yù)設(shè)目標輸入至所述跨模態(tài)行人重識別模型，得到行人重識別結(jié)果，能夠完善行人重識別的真實環(huán)境全時空應(yīng)用場景，建立日間夜間聯(lián)合行人重識別實現(xiàn)離線或在線跨模態(tài)行人重識別，并且，方法可以降低CPU占用率，加快了跨模態(tài)行人重識別速度，同時保持了低功耗、體積小的特點，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)一種跨模態(tài)行人重識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種跨模態(tài)行人重識別方法，其特征在于，包括以下步驟：通過第一數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到初始行人重識別模型；將所述初始行人重識別模型進行轉(zhuǎn)換得到跨模態(tài)行人重識別模型，將所述跨模態(tài)行人重識別模型移植至目標平臺；通過所述目標平臺進行實時圖像采集，從所述實時圖像中提取得到行人檢測結(jié)果；將所述行人檢測結(jié)果和預(yù)設(shè)目標輸入至所述跨模態(tài)行人重識別模型，得到行人重識別結(jié)果；所述通過第一數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練得到初始行人重識別模型這一步驟，包括：從所述第一數(shù)據(jù)集中獲取得到RGB圖像以及紅外圖像；對所述RGB圖像進行特征提取得到RGB模態(tài)特征，對所述紅外圖像進行特征提取得到紅外模態(tài)特征；將所述RGB模態(tài)特征和所述紅外模態(tài)特征進行拼接得到混合模態(tài)特征；根據(jù)所述混合模態(tài)特征輸出得到跨模態(tài)特征；所述根據(jù)所述混合模態(tài)特征輸出得到跨模態(tài)特征這一步驟，包括：根據(jù)所述混合模態(tài)特征通過池化層輸出得到跨模態(tài)特征；所述跨模態(tài)特征包括：身份相關(guān)特征以及身份無關(guān)特征；所述根據(jù)所述混合模態(tài)特征通過池化層輸出得到身份相關(guān)特征以及身份無關(guān)特征這一步驟，包括：獲取所述混合模態(tài)特征中不屬于同一類的兩幅圖像的第一特征距離，以及屬于同一類的兩幅圖像的第二特征距離；根據(jù)所述第一特征距離以及所述第二特征距離，通過反向三元組損失函數(shù)確定所述身份無關(guān)特征；所述據(jù)所述混合模態(tài)特征通過池化層輸出得到身份相關(guān)特征以及身份無關(guān)特征這一步驟，包括：通過相關(guān)系數(shù)協(xié)同和中心聚類損失函數(shù)、三元組損失函數(shù)以及交叉熵損失函數(shù)從所述混合模態(tài)特征中提取得到；在根據(jù)所述混合模態(tài)特征通過池化層輸出得到跨模態(tài)特征這一步驟之后，所述方法還包括以下步驟：通過正交損失函數(shù)，對所述身份相關(guān)特征的第一特征向量以及所述身份無關(guān)特征的第二特征向量進行正交解耦；根據(jù)正交解耦的結(jié)果從所述身份相關(guān)特征中分離出身份無關(guān)信息；所述將所述初始行人重識別模型進行轉(zhuǎn)換得到跨模態(tài)行人重識別模型，將所述跨模態(tài)行人重識別模型移植至目標平臺這一步驟，包括：對所述初始行人重識別模型進行模型框架校驗；確定所述初始行人重識別模型不屬于Caffe框架，將所述初始行人重識別模型轉(zhuǎn)換為Caffe框架下的所述跨模態(tài)行人重識別模型。

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)”。