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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种夜间行人重识别方法、装置、设备及存储介质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：CN115223203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210845929.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种夜间行人重识别方法、装置、设备及存储介质是由李成龙;曹凡;鹿安东;汤进设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夜间行人重识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种夜间行人重识别方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：训练夜间行人重识别网络得到训练好的网络；将原始图像送入DCE‑Net获得映射图，使用映射图对原始图像迭代进行亮度增强，得到亮度增强后的图像，送入第一ResNet50中，得到亮度增强后的图像的特征图；将原始图像送入第二ResNet50，得到原始图像的特征图；将原始图像的特征图和经过亮度增强后的图像的特征图通过级联操作获得融合特征，送入亮度蒸馏模块，获得最终的融合特征；将最终的融合特征与图库中各图像对应的特征进行对比，根据相似性得分进行排序得到识别结果；本发明的优点在于：保留身份判别信息，从而对夜间行人重识别的能力较强。

本发明授权一种夜间行人重识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种夜间行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：训练夜间行人重识别网络得到训练好的网络，所述夜间行人重识别网络包括亮度增强分支、主干分支、亮度蒸馏模块，所述亮度增强分支由DCE-Net和第一ResNet50组成，DCE-Net由七个具有对称跳跃连接结构的卷积层组成；主干分支由第二ResNet50组成；亮度蒸馏模块由瓶颈融合子网络组成，瓶颈融合子网络为编解码结构；对亮度蒸馏模块的损失函数构建过程为： 将原始图像的特征图和经过亮度增强后的图像的特征图通过级联操作获得融合特征，送入亮度蒸馏模块，获得最终的融合特征，将最终的融合特征送入第三分类器，亮度蒸馏模块的损失函数为，其中，为平滑参数，，和分别为经过瓶颈融合子网络重建后的特征和输入瓶颈融合子网络前的级联特征； 然后将亮度蒸馏模块的预测结果分别与主干分支的预测结果以及亮度增强分支的预测结果进行损失计算，损失函数为，其中，为亮度蒸馏模块的预测身份概率，为主干分支或者亮度增强分支的预测身份概率，为学生模型，为教师模型，其中，学生模型包括主干分支和亮度增强分支，教师模型为亮度蒸馏模块； 步骤二：将原始图像送入训练好的网络，先经过DCE-Net获得与原始图像具有相同大小的像素级曲线参数映射图，使用映射图对原始图像迭代进行亮度增强，得到亮度增强后的图像，将亮度增强后的图像送入第一ResNet50中，得到亮度增强后的图像的特征图； 步骤三：将原始图像送入第二ResNet50，得到原始图像的特征图； 步骤四：将原始图像的特征图和经过亮度增强后的图像的特征图通过级联操作获得融合特征，送入亮度蒸馏模块，获得最终的融合特征； 步骤五：将最终的融合特征与图库中各图像对应的特征进行对比，根据相似性得分进行排序得到识别结果。

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