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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117197838B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202311112605.5，技術領域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法是由勵志勇;姜偉;趙鵬設計研發(fā)完成，并于2023-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法，包括：1通過可見光模態(tài)和紅外光模態(tài)這雙模態(tài)通道數據增強的手段緩解了可見光圖像以及紅外圖像巨大的模態(tài)差異，使得跨模態(tài)的聚類匹配精度提升；2通過模態(tài)內的去噪聲以及跨模態(tài)的匹配與去噪消除了無監(jiān)督聚類可能帶來的噪聲影響，得到了可靠的跨模態(tài)聚類中心的匹配對；3通過相機中心的劃分消除了不同相機風格對聚類的負面影響，進一步優(yōu)化聚類；4在不依靠有標注的源域數據集進行預訓練的條件下，針對無標簽的跨模態(tài)行人重識別數據集設計了訓練以及測試的方法。該方法的識別平均均值精度相比于過去的方法獲得了超過10％以上的提升。

本發(fā)明授權基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聚類優(yōu)化的無監(jiān)督跨模態(tài)行人重識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，獲取多目標對象在可見光模態(tài)和紅外光模態(tài)下的可見光原始圖像集和紅外原始圖像集并分別進行通道增強，得到可見光增強圖像集和紅外增強圖像集； 步驟2，基于雙路深度學習模型分別提取各圖像集的特征，并對各特征分別聚類得到各聚類中心及對應的偽標簽； 步驟3，基于各聚類中心及對應的偽標簽進行模態(tài)內的噪聲消除； 步驟4，噪聲消除后實現跨模態(tài)的聚類中心之間的匹配； 步驟5，對各模態(tài)的各圖像集對應的各聚類中心分別通過相機標簽劃分到不同的相機中心； 步驟6，結合聚類中心之間的匹配結果和相機中心構建模態(tài)內的相機中心對比損失和跨模態(tài)的相機中心對比損失，并依據對比損失更新相機中心和雙路深度學習模型的參數； 步驟7，基于參數更新后的雙路深度學習模型進行行人重識別。

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