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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114387621B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(hào)為：202210032472.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法是由李蘇萊曼;龔小謹(jǐn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-12向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法。采用不同相機(jī)進(jìn)行圖像的采集，并標(biāo)注圖像中行人標(biāo)簽和對應(yīng)的相機(jī)標(biāo)簽，獲得訓(xùn)練集，建立包含全局分支、注意力分支和通道分支的多分支行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，利用訓(xùn)練后的多分支行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)對待測圖像進(jìn)行重識(shí)別；全局分支負(fù)責(zé)提取整體性特征，注意力分支通過限制通道簇之間的關(guān)聯(lián)度，選擇簇心進(jìn)行注意力構(gòu)建，避免網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤關(guān)注在遮擋區(qū)域；通道分支對特征圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)切分處理，避免了空間切分帶來的誤差。本發(fā)明方法綜合三個(gè)分支的預(yù)測結(jié)果來對遮擋保持一定的魯棒性，無需對遮擋進(jìn)行額外標(biāo)注和捕捉，只需要圖像級(jí)別的標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，就可以在遮擋場景中有著較好的行人匹配精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的全監(jiān)督遮擋行人重識(shí)別方法，其特征在于，方法包括如下步驟： 1采用不同的相機(jī)對需進(jìn)行行人重識(shí)別的遮擋目標(biāo)場景進(jìn)行圖像的采集，并標(biāo)注圖像中行人標(biāo)簽和對應(yīng)的相機(jī)標(biāo)簽，獲得訓(xùn)練集； 2建立包含全局分支、注意力分支和通道分支的多分支行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，用步驟1中的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練； 所述的通道分支由特征多切分模塊、拼接層、卷積層、多層模塊依次組成，多層模塊均由全局平均池化層、批歸一化層和全連接層依次連接構(gòu)成；將通道特征圖FC先輸入到特征多切分模塊，得到多個(gè)切分后特征圖FP，再將多個(gè)切分后特征圖FP進(jìn)行拼接，將拼接的結(jié)果進(jìn)行卷積后，再依次經(jīng)全局平均池化層、批歸一化層和全連接層處理獲得通道特征；特征多切分模塊中，將通道特征圖FC，從通道維度依據(jù)多切分方法分為n個(gè)特征子圖，再經(jīng)過組別的多層傳遞卷積操作得到n個(gè)特征子圖對應(yīng)的切分后特征圖FP； 所述的注意力分支由通道注意力模塊、高階顯著注意力模塊、兩個(gè)多層模塊組成，多層模塊均由全局平均池化層、批歸一化層和全連接層依次連接構(gòu)成；高階顯著注意力模塊輸入端連接到通道注意力模塊中間，通道注意力模塊、高階顯著注意力模塊的輸出分別經(jīng)各自的多層模塊處理后輸出；將注意力特征圖F輸入到通道注意力模塊中，通道注意力模塊中的中間量再輸入到高階顯著注意力模塊中，由通道注意力模塊和高階顯著注意力模塊分別輸出得到一階特征圖FA和二階特征圖FS，將一階特征圖FA和二階特征圖FS分別經(jīng)各自的多層模塊中的全局平均池化層、批歸一化層和全連接層處理獲得注意力特征； 3利用訓(xùn)練后的多分支行人重識(shí)別網(wǎng)絡(luò)對待測圖像進(jìn)行重識(shí)別。

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