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发明专利
已授权
一种基于多特征分层融合学习的跨模态行人重识别方法
📄 申请号:CN202411101372.3
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2024-08-12
公开号
CN119251862B
公开日
2025-09-23
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
,
G06V10_80
,
G06F16_532
,
G06V10_82
,
G06V10_774
,
G06N3_045
,
G06N3_0464
,
G06N3_08
,
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, 视频监控, 智慧城市, 行人检索, 人员追踪
AI 智能推荐
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摘要
本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于多特征分层融合学习的跨模态行人重识别方法。包括将数据集划分为自然光集与红外线集;设置一个模态特征增强模块,将原始的行人图像进行模态增强;构建四流Resnet 50主干网络模型;将生成的增强图像作为主干网络的输入,提取特征图;设置一个基于时序的特征融合模块,将特征图进行层级时序融合;联合优化损失训练模型;查询图像和图库中图像分别经模型提取特征后进行匹配。本发明有效缓解了模态差异,提高重识别准确度。
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
一种基于重启策略与近似交替惩罚算法的图像补全方法
当前第 / 件
一种直驱永磁同步风力发电系统及其全自抗扰控制方法
同领域国内专利 · IPC: (G06V40_10)
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覆盖
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