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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學;惠州市德賽西威汽車電子股份有限公司申請的專利局部-全局自適應引導增強的車輛重識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115909036B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211554656.9，技術領域涉及：G06V20/00；該發(fā)明授權局部-全局自適應引導增強的車輛重識別方法及系統(tǒng)是由譚曉軍;石艷麗;張曉飛;安亞松;陳俊峰;唐僑設計研發(fā)完成，并于2022-12-06向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本局部-全局自適應引導增強的車輛重識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種局部?全局自適應引導增強的車輛重識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對訓練圖像進行圖像預處理并構建訓練集；基于訓練集對局部?全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡進行訓練；所述局部?全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡包括基于VisionTransformer的骨干網(wǎng)絡模塊和基于局部注意力引導的自適應優(yōu)化特征編碼模塊；獲取待查詢圖像和圖庫集，對待查詢圖像在圖庫集進行檢索匹配，得到匹配結果。該系統(tǒng)包括：預處理單元、網(wǎng)絡訓練單元和檢索匹配單元。通過使用本發(fā)明，能夠提高車輛重識別的精確度。本發(fā)明可廣泛應用于車輛重識別領域。

本發(fā)明授權局部-全局自適應引導增強的車輛重識別方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.局部-全局自適應引導增強的車輛重識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 對訓練圖像進行圖像預處理并構建訓練集； 將訓練集輸入至局部-全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡； 基于VisionTransformer的骨干網(wǎng)絡模塊，對輸入圖像進行網(wǎng)格化局部小區(qū)域塊劃分，并提取全局特征和局部特征； 區(qū)域選擇子模塊根據(jù)編碼層的權重篩選重點區(qū)域，獲取對應小區(qū)域塊的索引及局部特征，得到候選局部特征； 局部引導特征學習子模塊將候選局部特征與全局特征進行單獨結合后進行候選局部特征的內(nèi)部編碼優(yōu)化； 根據(jù)候選局部特征的注意力權重，利用softmax歸一化函數(shù)自適應生成候選局部區(qū)域?qū)耐獠繖嘀兀M行候選局部區(qū)域外部特征權重優(yōu)化，得到優(yōu)化后的局部區(qū)域特征； 將全局特征與重點局部區(qū)域特征經(jīng)過批歸一化操作后進行拼接融合，得到完整特征表示； 根據(jù)完整特征表示進行檢索匹配，得到匹配結果； 根據(jù)匹配結果和真實標簽調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)，得到訓練完備的局部-全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡； 所述局部-全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡包括基于VisionTransformer的骨干網(wǎng)絡模塊和基于局部注意力引導的自適應優(yōu)化特征編碼模塊； 獲取待查詢圖像和圖庫集，并基于訓練完備的局部-全局自適應引導增強的車輛重識別協(xié)同表示網(wǎng)絡對待查詢圖像在圖庫集進行檢索匹配，得到匹配結果； 所述基于VisionTransformer的骨干網(wǎng)絡模塊包括輸入編碼子模塊和特征提取子模塊，所述對輸入圖像進行網(wǎng)格化局部小區(qū)域塊劃分，并提取全局特征和局部特征這一步驟，其具體包括： 通過輸入編碼子模塊對輸入圖像進行網(wǎng)格化的各局部小區(qū)域塊劃分，形成一維向量序列輸入； 特征提取子模塊利用多個Transformer編碼層對一維向量序列輸入進行全局特征提取和局部小區(qū)域塊的局部特征提取； 根據(jù)匹配結果和真實標簽調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)的損失函數(shù)計算公式如下： 上式中，w1和w2表示全局特征和局部特征的權重，h表示所選擇的局部特征塊的數(shù)量，fg表示全局特征，fp表示被增強后的局部特征，LID表示ID損失函數(shù)，LTri表示三元組損失函數(shù)；在三元組損失函數(shù)中，給定一組樣本實例a,p,n，其中a表示錨樣本，p表示與錨樣本具有相同真實標簽的樣本，n表示與錨樣本具有不同真實標簽的樣本。

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