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龍圖騰網恭喜天津師范大學申請的專利一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法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：CN116246305B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202310081039.X，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法是由張重;賀迪;劉爽;范曉婷設計研發完成，并于2023-01-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法。該方法包括：構建行人檢索模型；對于訓練行人圖像進行分割，得到訓練行人圖像的條紋部件和序列塊；將序列塊輸入行人檢索模型中，得到訓練行人圖像的條紋部件特征和完整特征；計算條紋部件特征的部件掩碼，并進行篩選，保留部分序列塊；利用保留下來的序列塊對應的條紋部件特征和完整特征計算損失值，并對行人檢索模型進行優化；利用最優行人檢索模型提取查詢圖像和行人庫圖像的最終特征，借助查詢圖像和行人庫圖像之間的相似度得到行人檢索結果。本發明充分利用混合部件變換網絡的優勢，學習行人圖像的完整部件信息，進一步提高了行人檢索的正確率。

本發明授權一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法在權利要求書中公布了：1.一種基于混合部件變換網絡的行人檢索方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟S1，利用預訓練深度學習模型構建行人檢索模型，其中，所述行人檢索模型包括級聯的變換網絡模型和部件全局變換網絡模型；步驟S2，對于訓練行人圖像進行分割，得到所述訓練行人圖像的條紋部件，以及所述條紋部件的序列塊；步驟S3，將所述訓練行人圖像條紋部件的序列塊輸入所述行人檢索模型中，得到所述訓練行人圖像的條紋部件特征，以及所述訓練行人圖像的完整特征；步驟S4，利用所述部件全局變換網絡模型中部件全局變換層的親和力矩陣的注意力權重和預設閾值計算所述條紋部件特征的部件掩碼，并根據所述部件掩碼對于所述序列塊進行篩選，保留部分序列塊；步驟S5，構建損失計算模塊，將保留下來的序列塊輸入至所述變換網絡模型中得到的條紋部件特征和所述訓練行人圖像的完整特征輸入到所述損失計算模塊中，利用得到的損失值對于所述行人檢索模型進行優化，得到最優行人檢索模型；步驟S6，在測試階段，利用所述最優行人檢索模型提取查詢圖像和行人庫圖像的最終特征，并基于所述最終特征計算所述查詢圖像和行人庫圖像之間的相似度，得到行人檢索結果。

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天津師范大學，其通訊地址為：300387 天津市西青區賓水西道393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”。