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龍圖騰網恭喜云南聯合視覺科技有限公司申請的專利一種基于分類權重等距分布損失模型的行人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：CN112446305B 。

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：202011247963.3，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于分類權重等距分布損失模型的行人重識別方法是由劉杰豪;林旭;楊釗;陶大鵬設計研發完成，并于2020-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于分類權重等距分布損失模型的行人重識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于分類權重等距分布損失模型的行人重識別方法，該方法主要解決行人重識別任務中樣本不平衡問題。包括步驟：將行人圖片輸入到卷積神經網絡以獲得行人特征向量；對行人特征向量以及分類層中的權重向量進行歸一化操作；由歸一化權重向量計算權重等距分布損失，由歸一化后的行人特征和權重向量計算分類損失；利用權重等距分布損失和分類損失訓練卷積神經網絡；將測試行人圖片輸入到訓練好的網絡得到對應的歸一化特征向量，利用這些特征向量完成行人重識別。該方法從損失函數的角度出發，針對行人數據集中樣本不平衡現象的問題，在分類空間中對分類權重向量進行約束，以緩解樣本不平衡對模型訓練的影響，提高行人重識別的準確率。

本發明授權一種基于分類權重等距分布損失模型的行人重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于分類權重等距分布損失模型的行人重識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、將訓練圖片輸入到卷積神經網絡，獲得圖片的高維特征表達向量，用于后續的分類學習；步驟2、使用一個全連接層對行人特征進行分類學習；在進行分類之前，對全連接層的分類權重向量和步驟1獲得的行人特征向量進行歸一化處理，再將歸一化后的特征輸入全連接層，得到分類損失；步驟3、根據步驟2中全連接層歸一化后的每個分類權重向量，計算每個向量到其它所有權重向量之間的距離之和，得到等距分布損失；步驟4、將步驟2和步驟3得到的分類損失和等距分布損失進行結合，得到總的損失函數；步驟5、利用步驟4得到的總損失函數訓練并優化卷積神經網絡，最終得到訓練好的網絡模型；步驟6、將測試集的行人圖片輸入到訓練好的網絡模型中，并得到對應的特征向量，同時對這些特征向量進行歸一化處理，得到最終的特征向量；將查詢集中行人圖片的特征向量逐一與候選集中行人圖片的特征向量進行距離對比，根據距離結果排序，完成行人重識別任務；步驟2所要求分類損失中，分類層中的偏置項被移除，輸入特征向量與分類權重都進行了L2歸一化操作，即得到和，因此特征向量和分類權重都被投影到單位超球體中；令，其中s為控制超球體半徑的參數；最后得到歸一化的分類損失為，其中表示第i個樣本的特征，代表的真實標簽，代表分類層中第j個列向量，n為用于批量訓練的樣本數量，C為訓練類別總數。

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云南聯合視覺科技有限公司，其通訊地址為：650000 云南省昆明市呈貢區吳家營街道仕林街9棟3樓2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”。