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龍圖騰網獲悉河北工業大學申請的專利一種基于不變性特征提取的域泛化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：CN115410223B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210991899.2，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于不變性特征提取的域泛化行人重識別方法是由郭迎春;何歡;姚爽;閻剛;于洋;呂華;朱葉;郝小可;師碩;于明設計研發完成，并于2022-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于不變性特征提取的域泛化行人重識別方法在說明書摘要公布了：本發明為一種基于不變性特征提取的領域泛化行人重識別方法，該方法包括以下內容：構建識別模型，所述識別模型以ResNet50網絡為主干網絡，還包括注意力感知的不變性特征提取模塊，所述ResNet50網絡具有依次串聯的N個殘差單元，在前N?1個殘差單元的輸出處均連接一個注意力感知的不變性特征提取模塊，最后一個殘差單元的輸出不接注意力感知的不變性特征提取模塊，最后一個殘差單元的輸出連接平均池化層、批量歸一化層和全連接層；所述注意力感知的不變性特征提取模塊用于提取領域不變特征，包括：實例歸一化層、分組白化層、空間注意力和通道注意力。該方法對所有源域統一進行處理，減少了模型參數，避免了采用領域專家方式對相對應源域的過擬合。

本發明授權一種基于不變性特征提取的域泛化行人重識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于不變性特征提取的領域泛化行人重識別方法，該方法包括以下內容： 構建識別模型，所述識別模型以ResNet50網絡為主干網絡，還包括注意力感知的不變性特征提取模塊，所述ResNet50網絡具有依次串聯的N個殘差單元，在前N-1個殘差單元的輸出處均連接一個注意力感知的不變性特征提取模塊，最后一個殘差單元的輸出不接注意力感知的不變性特征提取模塊，最后一個殘差單元的輸出連接平均池化層、批量歸一化層和全連接層； 所述注意力感知的不變性特征提取模塊用于提取領域不變特征，包括：實例歸一化層、分組白化層、空間注意力和通道注意力，將殘差單元的輸出特征進行實例歸一化操作IN，獲得實例歸一化特征XIN，將實例歸一化特征XIN進行空間注意力操作SA，得到相應的空間注意力權重，將空間注意力權重和實例歸一化特征二者相乘獲得加了權重的空間注意力特征XIN_SA，再將實例歸一化特征XIN和加了權重的空間注意力特征XIN_SA相加得到階段特征；將階段特征經分組白化層進行分組白化操作GW后獲得分組白化特征XGW，將白化特征XGW進行通道注意力操作，得到相應的通道注意力權重，將分組白化特征XGW和通道注意力權重二者相乘，獲得加了權重的通道注意力特征XGW_CA，再將分組白化特征XGW和加了權重的通道注意力特征XGW_CA相加，得到最終特征，輸入到下個階段； 將多個數據集作為源域數據集進行識別模型訓練，在每次迭代中對每個數據集選擇一個批次進行一次迭代，將批次圖像inputs輸入到識別模型進行訓練。

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河北工業大學，其通訊地址為：300130 天津市紅橋區丁字沽光榮道8號河北工業大學東院330#；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”。