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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法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：CN116386075B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202211625052.9，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法是由許國良;劉楊設計研發完成，并于2022-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法，引進濾波模塊對傳統的卷積模塊進行改進，用改進后的DFC模塊替換傳統的卷積模塊構建DFC?Net模塊，并用其對行人圖像進行特征提取，抑制圖像背景干擾，提取更具鑒別性的行人特征，以提升行人重識別性能，解決了現有的行人重識別方法對行人圖像進行識別時被圖像背景所干擾，重識別的行人圖像不準確的問題本發明針對同一行人出現頻繁形變以及不同行人圖像背景過于相似導致提取到的行人圖像特征可區分性不高，使得網絡能夠更加專注于行人本身特征的提取。

本發明授權一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可變形濾波卷積的行人重識別方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、獲取源域行人圖像集和目標域行人圖像集，其中源域行人圖像集包括源域行人圖像的圖像標簽； S2、引入濾波模塊構建DFC模塊，使用所述DFC模塊構建DFC-Net模型； S3、將所述源域行人圖像集和所述目標域行人圖像集分成多個訓練batch送入所述DFC-Net模型中進行訓練，得到每個行人圖像的特征向量； S4、對所述特征向量進行處理，得到標簽集合； S5、構建損失計算函數，將所述標簽集合和所述特征向量輸入所述損失計算函數進行處理，得到源域損失和目標域損失； S6、構建聯合損失函數，將所述源域損失和所述目標域損失輸入所述聯合損失訓練函數進行處理，得到聯合損失； S7、判斷所述DFC-Net模型是否收斂，若不收斂，則重復步驟S3至步驟S6； S8、獲取待識別行人圖像和行人圖像庫，使用所述DFC-Net模型對所述待識別行人圖像和所述行人圖像庫進行處理，得到最相似行人； 所述DFC模塊包括： 其中，p0表示3×3卷積的中心位置，pn表示p0在3×3卷積核范圍內的每個采樣點相較于p0的偏移量，yp0表示輸出的特征圖y中位置p0的特征，y'p0表示經過濾波后的輸出特征圖y中位置p0的特征，Δpn表示pn學習到的偏移量，K表示濾波因子，K∈[0,1]； 所述濾波因子的確定方法包括： 其中，Ii,j表示沿相應通道的每個空間位置的平均激活強度，i，j表示每個特征圖中第i行第j列的像素值，l表示表示特征圖具有的通道數，Si,j表示Ii,j的概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400000 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。