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龍圖騰網恭喜江西財經大學申請的專利基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的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：CN120032395B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510510822.2，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的方法是由張桂芳;陳祈翰;劉丁岳;查啟威;董一鋒;李雨生設計研發完成，并于2025-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的方法，該方法包括：將可見光圖像和紅外圖像輸入至二分分離器中進行二分操作，生成二分混合圖像；對可見光圖像和紅外圖像利用圖像編碼器進行圖像編碼，生成圖像特征；對可見光圖像、紅外圖像和二分混合圖像通過文本生成模塊和文本編碼器進行編碼，生成文本特征；本發明提出的二分混合輔助方法，能夠深入分析可見光與紅外圖像之間的差異，通過特定的混合策略，有效彌補可見與紅外的文本預測差異，從而在復雜的紅外圖像場景中更好地識別行人，提升了紅外行人重識別的準確率。

本發明授權基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于二分混合的視覺語言紅外行人重識別網絡模型的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：步驟1、基于圖像二分機制構建二分分離器和混合器，二分分離器和混合器構成二分混合模塊，基于多樣嵌入擴展網絡構建圖像編碼器，基于圖文融合機制構建圖文協同混合模塊，圖像編碼器、二分混合模塊、文本生成模塊、ViLT模型的文本編碼器和圖文協同混合模塊構成行人重識別網絡模型；步驟2、將可見光圖像和紅外圖像輸入至二分分離器中進行二分操作，得到圖像剪裁塊；將圖像剪裁塊輸入至混合器中進行剪裁塊交換，生成二分混合圖像；步驟3、將可見光圖像和紅外圖像輸入至圖像編碼器中進行圖像編碼，生成圖像特征；步驟4、對可見光圖像、紅外圖像以及二分混合圖像通過文本生成模塊和文本編碼器進行編碼，生成文本特征；步驟5、將圖像特征和文本特征輸入至圖文協同混合模塊中進行混合集權操作，并通過注意力權重控制器進行特征集融合，生成權重集成特征；步驟6、基于圖像特征構建交叉熵損失、三元組損失、中心引導對挖掘損失和正交損失；基于權重集成特征構建雙向加權分布損失；基于交叉熵損失、三元組損失、中心引導對挖掘損失、正交損失和雙向加權分布損失優化識別網絡模型，得到優化后的行人重識別網絡模型；利用優化后的行人重識別網絡模型，得到識別結果。

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江西財經大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街169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”。