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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于Transformer网络的行人重识别方法及装置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：CN115909408B 。

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：202211535684.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于Transformer网络的行人重识别方法及装置是由王润民;朱祯琳;朱彦斌;陈华;朱桂林;黑洁蕾;罗雨薇;丁亚军;钱盛友;代建华设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer网络的行人重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Transformer网络的行人重识别方法及装置，是通过将原始图像划分为两个分支；将两个分支分别进行线性映射，得到第一序列和第二序列；在第一序列和第二序列中加入新的参数，生成第三序列和第四序列；将第三序列和第四序列放入Transformer网络中对应的不同层级进行特征提取，从而获得第一全局特征和第一局部特征；将第一全局特征和第一局部特征进行特征融合，获得第二全局特征和第二局部特征；对第二局部特征处理，将处理后的第二局部特征和第二全局特征分别放入Transformer网络特定的层级进行特征提取，将提取后的特征分别根据对应的损失函数计算整体损失。该方法可以有效的提高行人重识别任务精确度和鲁棒性。该装置同样具有上述有益效果。

本发明授权一种基于Transformer网络的行人重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer网络的行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 划分原始图像以获取第一分支和第二分支； 线性映射所述第一分支和所述第二分支以获取第一序列和第二序列； 分别为所述第一序列和所述第二序列添加参数以获取第三序列和第四序列； 将第三序列与第四序列放入Transformer网络对应层数进行特征提取以获取第一全局特征和第一局部特征； 特征融合所述第一全局特征和所述第一局部特征以获取第二全局特征和第二局部特征； 将处理后的所述第二局部特征与所述第二全局特征分别放入Transformer网络特定层级进行特征提取，并分别根据对应的损失函数计算获取整体损失； 其中，所述第三序列为添加参数后的所述第一序列，所述第四序列为添加参数后的所述第二序列； 在所述划分原始图像以获取第一分支和第二分支之前，还包括如下步骤： 预设第一斑块和预设第二斑块； 输入所述原始图像； 其中，所述第一斑块大小大于所述第二斑块大小； 所述参数具体为：辅助信息和位置编码信息； 所述将第三序列与第四序列放入Transformer网络对应层数进行特征提取以获取第一全局特征和第一局部特征，具体包括如下步骤： 根据消融实验获取第三序列所对应的第一层数； 根据消融实验获取第四序列所对应的第二层数； 将第三序列放入所述第一层数的Transformer网络中，将第四序列放入所述第二层数的Transformer网络中后，分别进行特征提取以获取第三序列的第一全局特征和第一局部特征与第四序列的第一全局特征和第一局部特征； 其中，特征提取是基于Transformer网络中的encoder和decoder进行特征交互； 所述特征融合所述第一全局特征和所述第一局部特征以获取第二全局特征和第二局部特征，具体包括如下步骤： 将第三序列的第一全局特征与第四序列的第一局部特征，将第三序列的第一局部特征与第四序列的第一全局特征分别放入交叉注意力网络进行特征融合以获取第二全局特征和第二局部特征。

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