发明专利已授权

一种基于神经网络无监督对比学习的高效行人重识别方法

📄 申请号：CN202010364742.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-04-30

公开号

CN111611880B

公开日

2023-06-20

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

对比学习图像识别人工智能算法无监督学习神经网络对比学习

应用场景

智能安防, 智慧城市, 视频监控, 公共安全

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摘要

本发明公开了一种基于神经网络无监督对比学习的高效行人重识别方法。本发明步骤：步骤1：准备行人重识别模型训练的数据集；步骤2：选择具有较强特征提取能力的卷积神经网络作为无监督对比学习模型的主干网络，无监督对比学习模型中的对比学习以特征向量为出发点，即对无监督对比学习模型提取的特征向量进行约束，按照损失函数的方式，利用优化器和反向传播的原理实现对无监督对比学习模型的网络参数的修正；步骤3：将训练图片的特征向量存入缓存区；步骤4：通过量化指标进行量化评估。本发明使用有标数据和无标数据同时训练，即保障模型较高的准确度，实现模型易训练的特点，又能有较好的模型扩展性，对新环境的新样本有更好的扩展性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于图论的功能脑网络中枢节点的动态检测方法

当前第 / 件

一种基于小波变换的神经网络图像去噪方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_10)

G06V40_10 G06V40_12 G06V40_13 G06V40_14 G06V40_145 G06V40_16 G06V40_18 G06V40_19 G06V40_20 G06V40_30 G06V40_40 G06V40_50 G06V40_70 覆盖13个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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