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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统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：CN116863506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310876993.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统是由魏巍;孙智豪;李琳;郭少杰;王锋设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统，涉及行人重识别领域，该方法包括利用源域训练集预训练ResNet‑50网络；确定当前模型在源域测试集的mAP；并利用mAP估计当前模型在目标域无标签数据集上的置信度；利用当前模型抽取目标域无标签数据集的特征；并利用DBSCAN算法对抽取的特征进行聚类，将聚类后的聚类id作为目标域无标签数据集中对应行人图片的伪标签；利用聚类产生的离群值特征初始化记忆库；利用目标域伪标签数据集、置信度以及记忆库训练当前模型，之后重新构建目标域伪标签数据集、置信度和记忆库，直至当前模型达到最优；利用跨域行人重识别模型对待识别的行人图片进行识别。本发明能够提高行人重识别的性能。

本发明授权一种动态置信度的跨域行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态置信度的跨域行人重识别方法，其特征在于，包括： 利用源域训练集预训练ResNet-50网络，得到当前模型；所述源域为带有标签的行人重识别数据集；所述源域训练集为行人重识别数据集中用于模型训练的数据； 确定当前模型在源域测试集的均值平均精度mAP；并利用mAP估计当前模型在目标域无标签数据集上的置信度；所述源域测试集为行人重识别数据集中用于测试模型性能的数据，分为查询集querysets和参考集gallerysets； 利用当前模型抽取目标域无标签数据集的特征；并利用DBSCAN算法对抽取的特征进行聚类，将聚类后的聚类id作为目标域无标签数据集中对应行人图片的伪标签，得到目标域伪标签数据集； 利用聚类产生的离群值特征初始化记忆库；所述记忆库用于存储离群值特征；并用于离群值特征损失函数的计算； 利用目标域伪标签数据集、置信度以及记忆库训练当前模型，并在每一轮的训练当中，重新构建目标域伪标签数据集、置信度和记忆库，直至当前模型达到最优，得到跨域行人重识别模型； 利用跨域行人重识别模型对待识别的行人图片进行识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市小店区坞城路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。