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龍圖騰網獲悉蕪湖云從科技有限公司申請的專利目標重識別模型訓練方法、目標重識別方法及控制裝置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：CN116863303B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310851116.5，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權目標重識別模型訓練方法、目標重識別方法及控制裝置是由李亞東設計研發完成，并于2023-07-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本目標重識別模型訓練方法、目標重識別方法及控制裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種目標重識別模型訓練方法、目標重識別方法及控制裝置，所述目標重識別模型訓練方法包括：對單應性模型進行訓練；對目標重識別模型進行訓練；其中所述單應性模型與目標重識別模型在訓練時使用同一個骨干網進行特征特取。通過在訓練過程中利用單應性模型和目標重識別模型共享同一個骨干網進行特征提取，使得目標重識別模型在處理不同攝像頭視角下的目標圖像時具有更好的泛化能力，提高了目標重識別模型在不同視角下同一目標的識別能力。

本發明授權目標重識別模型訓練方法、目標重識別方法及控制裝置在權利要求書中公布了：1.一種目標重識別模型訓練方法，其特征在于，包括： 對單應性模型進行訓練； 對目標重識別模型進行訓練；其中所述單應性模型與目標重識別模型在訓練時使用同一個骨干網進行特征特取; 所述單應性模型包括骨干網和單應性估計模塊，所述對單應性模型進行訓練，包括：將關聯圖片輸入所述骨干網進行特征提取，得到第一特征圖與第二特征圖，其中所述關聯圖片為同一目標在不同相機視角下獲得的；將所述第一特征圖與所述第二特征圖輸入所述單應性估計模塊進行單應性估計，得到第三圖片，其中所述第三圖片是所述關聯圖片中的其中一個圖片的視角修正圖片； 所述對目標重識別模型進行訓練，包括：將所述第三圖片輸入至由所述骨干網和檢測頭構成的所述目標重識別模型對所述目標重識別模型進行訓練；和或，將樣本庫中的樣本圖片輸入至由所述骨干網和檢測頭構成的目標重識別模型對所述目標重識別模型進行訓練； 所述將所述第三圖片輸入至由所述骨干網和檢測頭構成的所述目標重識別模型對所述目標重識別模型進行訓練，包括：將所述第三圖片輸入所述骨干網進行特征提取，得到第三特征圖；將所述第三特征圖輸入所述檢測頭，得到訓練結果； 所述單應性估計模塊還包括單應性神經網絡模型，所述將所述第一特征圖與所述第二特征圖輸入所述單應性估計模塊進行單應性估計，得到第三圖片，包括：將所述第一特征圖與所述第二特征圖分別進行區塊劃分，所述區塊劃分將所述第一特征圖以及所述第二特征圖中的任意一張圖劃分成了至少兩個區塊，其中所述第一特征圖的區塊與所述第二特征圖中的區塊為對應關系；將區塊劃分后的所述第一特征圖與所述第二特征圖輸入至所述單應性神經網絡模型中，得到與區塊對應的單應性矩陣；基于所述單應性矩陣、所述關聯圖片以及區塊劃分后的所述第一特征圖或區塊劃分后的第二特征圖，得到所述第三圖片。

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