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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別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：CN119625285B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510148167.0，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別方法是由張艷寧;陳龍;張世周;王晨旭;程德;王鵬;席慶彪設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別方法，涉及計算機視覺領域，通過引入提示原型補償模塊以顯示解決模型增量更新導致的特征漂移問題，該模塊通過視覺語言預訓練模型為每個目標類別生成多模態視覺和文本原型，并通過交叉注意力機制將舊任務特征映射到新任務特征空間，以此實現細粒度的語義漂移補償。此外，設計了邊界感知原型校正模塊用以解決舊類原型更新引起的邊界混淆問題。該模塊動態采樣補償分布中的偽特征以校正邊界模糊的舊類原型，重點關注易于混淆的類別以維持清晰的決策邊界，同時優化跨任務和任務內校正損失以減少類別混淆，有效緩解了災難性遺忘問題并提升模型的適應性和泛化能力。

本發明授權一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：獲取預訓練的CLIP圖像編碼器、CLIP文本編碼器和個數據集，引入視覺提示并進行初始化；S2：將初始化的視覺提示添加到CLIP圖像編碼器的各層Transformer編碼器中；S3：設置訓練步驟，在第一個數據集上通過新任務損失優化CLIP圖像編碼器中的視覺提示；S4：使用CLIP圖像編碼器計算所述數據集中每個目標身份類別的視覺原型和方差；S5：通過對比損失優化所述數據集中每個目標身份類別的描述性文本，獲得每個目標身份的類別特定文本描述，所述對比損失包括圖像到文本對比損失和文本到圖像對比損失；S6：將優化后的每個目標身份的類別特定文本描述輸入CLIP文本編碼器，獲得每個目標身份類別的編碼文本特征作為文本原型；S7：訓練步驟，判斷當前訓練步驟是否，如果是，則獲得當前數據集的文本原型，完成基于描述性文本提示原型補償的終身目標重識別，否則進入步驟S8；S8：在當前數據集上通過新任務損失優化CLIP圖像編碼器中的視覺提示；S9：通過提示原型補償損失優化補償器，并利用優化好的補償器更新上一個數據集中的舊類視覺原型，所述提示原型補充損失通過最小化漂移預測值與真實值之間的均方誤差優化補償器，公式為： 其中，為提示原型補償損失，為訓練步驟中第個樣本的預測視覺特征，為訓練步驟中第個樣本的真實視覺特征，為批次大小；S10：基于更新結果，通過跨任務校正損失、任務內校正損失和基于原型的蒸餾損失優化CLIP圖像編碼器中的視覺提示；S11：基于優化結果，使用CLIP圖像編碼器計算當前數據集中每個目標身份類別的視覺原型和方差；S12：通過對比損失優化當前數據集中每個目標身份類別的描述性文本，獲得每個目標身份的類別特定文本描述；S13：將優化后的每個目標身份的類別特定文本描述輸入CLIP文本編碼器，獲得每個目標身份類別的編碼文本特征作為文本原型，并返回步驟S7。

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西北工業大學，其通訊地址為：710068 陜西省西安市友誼西路127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”。