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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116824625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310616550.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法是由金一;亓佳;梁腾飞;王旭;李浥东;王涛设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法。该方法包括：利用跨模态图像生成网络生成输入图像的另一模态的图像，得到成对图像，所述输入图像包括可见光图像或者红外图像；构建并训练基于分块的双重多模态特征融合模块，将所述成对图像输入到训练好的双重多模态特征融合模块中，得到所述成对图像的融合特征；基于所述成对图像的融合特征利用余弦距离测量所述成对图像之间的差异特征，对所述差异特征进行补偿。本发明利用了丢失的模态特定特征的信息，利用对比学习来关联输入与输出图像对应位置的信息，保留了行人的身份信息，从而可以有效地对多模态图像进行行人目标重识别。

本发明授权基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式多模态图像融合的目标重识别方法，其特征在于，包括：利用基于对比学习的跨模态图像生成网络生成输入图像的另一模态的图像，得到成对图像，所述输入图像包括可见光图像或者红外图像；构建并训练基于分块的双重多模态特征融合模块，将所述成对图像输入到训练好的双重多模态特征融合模块中，得到所述成对图像的融合特征；基于所述成对图像的融合特征利用余弦距离测量所述成对图像之间的差异特征，对所述差异特征进行补偿；所述基于对比学习的跨模态图像生成网络用编码器来分离特征，用两个解码器生成成对图像，将可见光图像或者红外图像作为输入图像，将所述输入图像输入到跨模态图像生成网络，跨模态图像生成网络使用编码器得到输入图像的模态特定特征和模态共享特征，再分别将所述模态特定特征和模态共享特征输入到两个解码器中，将两个解码器的输出图像进行融合，得到输入图像的另一模态的图像；将所述成对图像输入到训练好的双重多模态特征融合模块中，得到所述成对图像的融合特征，包括：将所述成对图像输入到训练好的双重多模态特征融合模块中，双重多模态特征融合模块将所述成对图像等分为P个部分，每部分首先通过第一个多分支通道注意力模块M，其中M结合全局和局部特征的通道注意力，成对图像相加后被送入两个分支中，两个分支分别提取全局和局部的注意力，局部注意力分支采用两层1×1的卷积操作，全局注意力的分支相比局部注意力分支增加了全局平均池化操作，将全局和局部的注意力相加后进行Sigmoid运算，得到一个初始的融合权重，利用该初始的融合权重计算得到初级的融合特征PF；使用第二重注意力模块来融合输入的部分级的图像，将所述初级的融合特征PF输入到第二重注意力模块，得到部分级融合特征FF，将P个部分级融合特征FF拼接起来，得到所述成对图像的融合特征。

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