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龍圖騰網獲悉深圳市安軟慧視科技有限公司申請的專利基于極化自注意力的行人重識別方法、系統及相關設備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：CN114792430B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210462489.9，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權基于極化自注意力的行人重識別方法、系統及相關設備是由閆瀟寧;陳曉艷;楊坤志;張東洋設計研發完成，并于2022-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于極化自注意力的行人重識別方法、系統及相關設備在說明書摘要公布了：本發明適用于計算機視覺領域，提供了一種基于極化自注意力的行人重識別方法、系統及相關設備，所述方法包括：獲取具有行人圖片的拍攝數據集，并對拍攝數據集進行預處理，得到待劃分數據集；將待劃分數據集劃分為訓練集和測試集，每一行人圖片具有真實標簽；構建包含雙支結構和極化自注意力機制結構的行人重識別模型；以訓練集作為輸入，以訓練集對應的真實標簽作為參數調試的參照，利用Adam優化算法對行人重識別模型進行訓練，得到訓練參數權重；以訓練參數權重作為測試權重，以測試集為行人重識別模型的輸入，得到對于測試集的行人重識別結果。本發明減少了特征提取過程中的信息損失，并結合全局和局部的特征提取提高了行人重識別的準確度。

本發明授權基于極化自注意力的行人重識別方法、系統及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種基于極化自注意力的行人重識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取具有行人圖片的拍攝數據集，并對所述拍攝數據集進行預處理，得到待劃分數據集； 將所述待劃分數據集劃分為訓練集和測試集，其中，所述訓練集和所述數據集中的每一張所述行人圖片都具有真實標簽； 構建包含雙支結構和極化自注意力機制結構的行人重識別模型； 以所述訓練集作為所述行人重識別模型的輸入，并以所述訓練集對應的所述真實標簽作為參數調試的參照，利用Adam優化算法對所述行人重識別模型進行訓練，得到訓練參數權重； 以所述訓練參數權重作為所述行人重識別模型的測試權重，以所述測試集為所述行人重識別模型的輸入，得到對于所述測試集的行人重識別結果； 其中，所述行人重識別模型以卷積神經網絡作為特征提取網絡，所述卷積神經網絡包含輸入層、卷積層、特征提取層、輸出層，其中的所述卷積層包括多個；所述雙支結構包含全局分支和局部分支，所述雙支結構位于所述卷積層與所述輸出層之間；所述極化自注意力機制結構包含通道自注意力分支和空間自注意力分支，所述極化自注意力機制結構位于每一個所述卷積層之后； 對于所述極化自注意力機制結構，定義經過所述卷積層輸出的所述行人圖片的特征矩陣為X，所述通道自注意力分支的權重為AspX，則所述通道自注意力分支的權重AspX滿足關系式1： AspX＝FSG[σ3FSMσ1FGPWqX×σ2WvX]1 定義所述空間自注意力分支的權重為AchX，則所述空間自注意力分支的權重AchX滿足關系式2： 以上關系式1、2中，Wq、Wv、均為1*1的卷積操作，σ1、σ2、σ3均為張量變形操作，FSM為softmax操作，FGP為全局平均池化操作，FSG為Sigmoid函數； 定義所述通道自注意力分支的權重AspX與所述空間自注意力分支的權重AchX的并聯融合結果為PSApX，則所述并聯融合結果PSApX滿足關系式3： PSApX＝Zch+Zsp＝AchX⊙chX+AspX⊙spX3 以上關系式3中，PSApX作為所述極化自注意力機制結構的輸出，⊙ch為按通道相乘操作，⊙sp為按空間相乘操作，Zsp為所述空間自注意力分支的輸出，Zch為所述通道自注意力分支的輸出。

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