买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识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：CN116682143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310703845.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统是由陈宇涛;吴含笑;黄麟涵;潘文杰;许恒;赵倩倩;朱建清;曾焕强设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统，方法包括：校正步骤，构造一个基于扩散模型的鱼眼行人图像校正网络用于鱼眼行人图像去畸变；模型训练步骤，构造一个双分支深度学习网络，联合使用校正行人图像和鱼眼行人图像训练行人再辨识模型，充分使用行人图像信息提升再辨识精度；再辨识图像获取步骤，使用获取的行人再辨识模型，对查询图像和注册图像进行特征提取，分别选取与查询图像特征距离近的注册图像。本发明能够解决鱼眼镜头下行人图像畸变失真，难以匹配的问题，提高鱼眼图像行人再辨识的准确性和研判观察的视觉舒适性。

本发明授权一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型校正鱼眼图像的行人再辨识方法，其特征在于，包括： 校正步骤，基于常规行人图像和鱼眼行人图像构造基于扩散模型的鱼眼行人图像校正网络，以对输入的鱼眼行人图像进行校正，获得校正行人图像； 模型训练步骤，构造一个双分支深度学习网络，联合使用校正行人图像和鱼眼行人图像训练行人再辨识模型，获得训练好的行人再辨识模型； 再辨识图像获取步骤，将注册鱼眼行人图像输入鱼眼行人图像校正网络获得注册校正行人图像；使用训练好的行人再辨识模型，对查询行人图像、注册鱼眼行人图像和注册校正行人图像进行特征提取，选取与查询行人图像特征距离最近的预设个注册鱼眼行人图像及选取与查询行人图像特征距离最近的预设个注册校正行人图像作为行人再辨识结果； 所述校正步骤，具体包括： 扩散过程：由编码器Encoder将常规行人图像v编码获得潜在向量z0＝Encoderv，并依次增加高斯噪声∈1,…,∈t,…,∈T，获得潜在向量z1,…zt,…,zT；高斯噪声∈t由归一化的潜在向量zt‑1经过随机采样获得，具体表示如下公式1： ∈t＝SampleNormzt‑1,t＝1,2,3...,T1其中，Sample表示随机采样操作，Norm表示归一化操作； 增加高斯噪声的过程表示为如下公式2： 其中，αt表示噪声权重； 反扩散过程：构造去噪模块∈θ，将潜在向量zt作为输入，将鱼眼行人图像作为条件信息预测zt相对于z0加入的噪声，从而获得zt‑1的条件概率分布，表示如下公式3： t＝1,2,3,...,T其中，表示由潜在向量z0加入噪声生成zt的噪声权重； 经过迭代训练至损失函数达到收敛，使去噪模块∈θ的预测噪声接近高斯噪声∈，从而模拟扩散过程中增加噪声的逆过程，获得鱼眼行人图像校正网络； 校正过程：使用反扩散过程中训练获得的鱼眼行人图像校正网络，将鱼眼行人图像作为输入，获得校正行人图像； 所述模型训练步骤，具体包括： 构造一个双分支深度学习网络Net，其第一分支Net1用于鱼眼行人图像特征学习，第二分支Net2用于校正行人图像特征学习； 选取鱼眼行人图像训练集X，及对应的由鱼眼行人图像校正网络获得的校正行人图像训练集Y，对双分支深度学习网络Net进行迭代训练，直至损失函数达到收敛，获得训练好的行人再辨识模型，其损失函数表示为公式4： 其中，X表示鱼眼行人图像训练集；Y表示校正行人图像训练集；表示由鱼眼行人图像到校正行人图像的行人再辨识损失函数；表示校正行人图像到鱼眼行人图像的行人再辨识损失函数；表示鱼眼行人图像到鱼眼行人图像的行人再辨识损失函数；表示校正行人图像到校正行人图像的行人再辨识损失函数。

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华侨大学，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。