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

技术画像

应用场景

智能安防, 视频监控, 智慧城市, 行人检索, 人员追踪

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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:24 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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