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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于图卷积的不完整观测条件下的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：CN116863508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310921268.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统是由刘萌;张风雷;张昊宇;许海振;韩强;严明;聂礼强设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于行人重识别技术领域，尤其涉及一种基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统，包括：获取行人图像并进行预处理；分别对预处理后的行人图像进行局部特征提取、全局特征提取和属性特征提取，得到行人图像的关键点表示、全局视觉特征以及文本属性特征；将全局视觉特征与关键点表示输入至自适应阈值引导的掩码图卷积网络，得到视觉引导的关键点；基于文本属性特征和关键点表示，利用循环异构图卷积网络获得属性增强的关键点和视觉增强的属性；将视觉引导的关键点、属性增强的关键点和视觉增强的属性进行加权融合得到最终的行人表示。本发明的循环异构图卷积网络通过图内和图间的交互有效地融合了结构化的视觉和文本行人信息。

本发明授权基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积的不完整观测条件下的行人重识别方法，其特征在于，包括： 获取行人图像，对获取的图像进行预处理； 分别对预处理后的行人图像进行局部特征提取、全局特征提取和属性特征提取，得到行人图像的关键点表示、全局视觉特征以及文本属性特征； 将全局视觉特征与关键点表示输入至自适应阈值引导的掩码图卷积网络，得到视觉引导的关键点，具体步骤为： 将关键点作为节点，关键点之间的连接关系作为边，组成框架图； 计算所有节点的置信度，基于自适应阈值引导的掩码机制对框架图中的低置信度的节点进行掩盖，筛选可信节点，同时限制信息仅在可信节点之间传播，更新节点连接关系； 根据每个节点的置信度重新加权得到可信节点表示，将全局视觉特征与可信节点表示经过全连接层进行拼接，得到视觉增强的节点； 基于视觉增强的节点以及更新后的节点连接关系得到更新后的框架图；在更新后的框架图上进行信息传播，得到视觉引导的关键点表示； 基于文本属性特征和关键点表示，利用循环异构图卷积网络捕获跨模态交互信息，获得属性增强的关键点和视觉增强的属性，具体为： 基于文本属性特征和关键点表示，分别将文本属性和关键点进行分层聚合得到语义同构图和关键点同构图； 基于语义同构图和关键点同构图的顶层节点构造异构图； 基于异构图，利用图卷积网络捕获跨模态交互信息，获得属性增强的关键点和视觉增强的属性，具体为： 采用逐步传播机制，首先使用图卷积网络将属性信息从第三层宏节点传播到第二层宏节点，然后，将第二层的属性增强节点表示转换为微节点，最终获得属性增强的关键点； 所述关键点同构图为三层结构，根据第一层中的关键点在身体的组成关系进行聚合，在第二层中创建宏节点；对第二层的宏节点进行聚合得到第三层的宏节点； 所述语义同构图为二层结构，根据第一层中的叶节点聚合得到第二层中的宏节点； 将视觉引导的关键点、属性增强的关键点和视觉增强的属性进行加权融合，得到最终的行人表示。

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东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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”。

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