发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的跨模态行人重识别方法

📄 申请号：CN202210230686.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-03-10

公开号

CN114627500B

公开日

2025-06-17

申请人

浙江工业大学

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 , G06V20_52 , G06V10_42 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_77 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06F16_583 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法跨模态学习

应用场景

智能安防, 智慧城市, 视频监控, 行人检索, 公共安全

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摘要

本发明公开了一种基于神经网络的跨模态行人重识别方法，获取带有身份标注的跨模态训练数据集，所述训练数据集中每个训练样本包括一个身份对应的红外线模态图像和日光模态图像，将训练样本输入到基于Resnet‑50构建的网络模型中，通过分支网络获得多尺度的图像特征，并在其上计算模态间的特征对应关系，充分挖掘不同尺度的模态共有特征。构建联合损失函数筛选模态共有特征中具有身份区别性的特征。本发明将全局和局部特征联合作为行人的表征，在跨模态行人重识别任务取得了良好的效果。

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

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当前第 / 件

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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：11 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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