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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東師范大學申請的專利一種可見光-紅外的行人重識別方法及系統(tǒng)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：CN113887353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202111107235.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種可見光-紅外的行人重識別方法及系統(tǒng)是由張化祥;高文博;劉麗;朱磊;金圣開;聶禮強設計研發(fā)完成，并于2021-09-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種可見光-紅外的行人重識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種可見光?紅外的行人重識別方法及系統(tǒng)，獲取待識別的圖像；利用深度網(wǎng)絡模型對圖像對進行特征提取得到局部特征與全局特征，利用姿態(tài)估計網(wǎng)絡模型對圖像進行特征提取得到熱力圖特征，局部特征與熱力圖進行點積運算后再與全局特征連接后，得到圖像特征；根據(jù)獲取的圖像特征和預設關(guān)節(jié)點鄰接矩陣，得到圖特征；根據(jù)得到的圖特征與預設圖卷積網(wǎng)絡，得到待識別圖像的最終特征，根據(jù)待識別圖像的最終特征與候選圖像庫中的對應圖像特征的相似度，得到行人重識別結(jié)果；本發(fā)明提高了跨模態(tài)行人圖像的判別能力。

本發(fā)明授權(quán)一種可見光-紅外的行人重識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種可見光-紅外的行人重識別方法，其特征在于：包括以下過程：獲取待識別的圖像；利用深度網(wǎng)絡模型對圖像對進行特征提取得到局部特征與全局特征，利用姿態(tài)估計網(wǎng)絡模型對圖像進行特征提取得到熱力圖特征，局部特征與熱力圖進行點積運算后再與全局特征連接后，得到圖像特征；根據(jù)獲取的圖像特征和預設關(guān)節(jié)點鄰接矩陣，得到圖特征；其中，關(guān)節(jié)點鄰接矩陣，包括：當身體的某些部分存在相連時，對應鄰接矩陣中兩個部分的節(jié)點值就為1，如果不存在相連，那么節(jié)點值就為0，關(guān)節(jié)點鄰接矩陣的最后一列用于表示全局特征，切最后一列的值全為1；根據(jù)得到的圖特征與預設圖卷積網(wǎng)絡，得到待識別圖像的最終特征，根據(jù)待識別圖像的最終特征與候選圖像庫中的對應圖像特征的相似度，得到行人重識別結(jié)果；圖卷積網(wǎng)絡的每一層設有分支結(jié)構(gòu)，每一層都與前面所有層相連，在最后一層的輸出中將之前所有層的輸出全部匯集；每一個分支機構(gòu)均設有一個注意力權(quán)重，動態(tài)的給不同的卷積層輸出賦予不同的權(quán)重，采用注意力機制改變每一層的權(quán)重，將注意力權(quán)重納入到模型訓練中去，通過反向傳播對權(quán)重進行迭代更新，相似性度量結(jié)果被傳入損失函數(shù)作為反向傳播的依據(jù)；具體的，獲取圖卷積網(wǎng)絡每一層的輸出表示；根據(jù)得到的輸出表示得到每個節(jié)點在不同層的語義特征；根據(jù)得到的每個節(jié)點在不同層的語義特征，得到所有節(jié)點在所有層的特征；根據(jù)所有節(jié)點在所有層的特征與原始圖片的對應特征的歐氏距離，得到第一相似性度量結(jié)果；圖卷積網(wǎng)絡包括動態(tài)特征更新層，包括：獲取所有節(jié)點在所有層的特征；對輸入的語義特征進行處理，輸出動態(tài)特征矩陣；所有節(jié)點在所有層的特征與動態(tài)特征矩陣相乘后，得到最終的語義表示矩陣；根據(jù)語義表示矩陣與原始圖像對應的語義表示矩陣的余弦相似度，得到第二相似性度量結(jié)果；根據(jù)第一相似性度量結(jié)果和第二相似性度量結(jié)果，得到最終的相似度評分；其中，候選圖像庫中至少包括可見光圖像和紅外圖像。

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)人山東師范大學，其通訊地址為：250014 山東省濟南市歷下區(qū)文化東路88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)”。