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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人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：CN116052212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310027835.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别方法是由朱小柯;李允伟;陈小潘;郑明浩设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别方法，包括以下步骤：A：构造跨模态行人重识别数据集；B：对跨模态行人重识别数据集中的行人图像进行数据增强处理；C：构建基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别的主干网络、基于上下文的旋转自监督网络和基于对比学习的自监督网络；D：通构建的网络模型得到最终行人图像特征、第一概率矩阵和第二概率矩阵；E：利用得到的最终行人图像特征、第一概率矩阵和第二概率矩阵进行基于自监督的行人重识别任务，输出最终的识别结果。本发明能够利用大量的无标记数据，学习不同模态的图像的一致性信息，得到更为全面的行人特征表示，从而更为准确地实现跨模态行人重识别。

本发明授权一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： A：构造跨模态行人重识别数据集，并对跨模态行人重识别数据集中的行人图像进行预处理，得到有监督训练的输入图像； B：对跨模态行人重识别数据集中的行人图像进行数据增强处理，得到数据增强处理后的行人图像，数据增强处理后的行人图像包含基于上下文的旋转自监督图像和基于对比的自监督图像； C：构建基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别的主干网络和自监督训练网络；其中，自监督训练网络包括基于上下文的旋转自监督网络和基于对比学习的自监督网络；主干网络、基于上下文的旋转自监督网络和基于对比学习的自监督网络并行设置且共享网络权重； 其中，主干网络用于对有监督训练的输入图像进行有监督学习，获取最终行人图像特征；基于上下文的旋转自监督网络，用于对基于上下文的旋转自监督图像进行自监督学习，得到用于旋转角度预测的第一概率矩阵；基于对比学习的自监督网络，用于对基于对比的自监督图像进行自监督学习，得到用于对比自监督学习的第二概率矩阵； D：利用步骤B中增强处理后的行人图像构建训练集，训练集中包括有标记样本和无标记样本，使用有标记样本通过主干网络学习得到用于有监督训练的最终行人图像特征，使用无标记样本分别通过基于上下文的旋转自监督网络和基于对比学习的自监督网络，得到用于旋转角度预测的第一概率矩阵和用于对比自监督学习的第二概率矩阵； E：利用步骤D中得到的用于有监督训练的最终行人图像特征，以及用于旋转角度预测的第一概率矩阵和用于对比自监督学习的第二概率矩阵，通过基于双重自监督学习的半监督跨模态行人重识别的主干网络和自监督训练网络，进行基于自监督的行人重识别任务，输出最终的识别结果。

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