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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种结合空地视角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：CN117830947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410012587.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种结合空地视角的行人重识别方法及系统是由赖剑煌;陈泓栩;卢知之;黄宇立;谢晓华设计研发完成，并于2024-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合空地视角的行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别公开了一种结合空地视角的行人重识别方法及系统，通过将可学习的全局特征令牌分为两支进行学习，一支经过transformer学习后得到用于比对的原始全局特征令牌，另一支通过将补丁特征序列进行重组处理，构建了空域与地域之间的重组序列，并将重组序列输入transformer中进行学习，得到包含有空地视角行人信息有效结合的重组全局特征令牌，将重组全局特征令牌和原始全局特征令牌对齐并计算对齐损失以优化识别模型，而由于重组全局特征令牌包含了无人机与地面摄像头下行人的剧烈视角变化信息，能将空地视角的行人信息有效融合，提升了空地域行人重识别的准确性。

本发明授权一种结合空地视角的行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合空地视角的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 训练识别模型； 利用训练好的所述识别模型对不同视角图片进行识别，得到识别结果； 其中，所述识别模型的训练过程如下： 基于不同视角图片，生成补丁特征嵌入序列； 将可学习的全局特征令牌添加至所述补丁特征嵌入序列，得到输出序列； 将所述输出序列输入至Transformer层中，得到初步处理特征序列； 将所述初步处理特征序列分别输入至两个分支； 一个分支中的所述初步处理特征序列通过最终Transformer层学习，得到原始全局特征令牌； 另一分支中的所述初步处理特征序列进行重组处理，生成重组序列，将所述重组序列输入至最终Transformer层学习，得到重组全局特征令牌； 将所述原始全局特征令牌和所述重组全局特征令牌进行特征对齐，得到对齐全局特征令牌，并计算对齐损失； 利用所述对齐损失构建总损失； 利用所述总损失训练优化所述识别模型，得到所述训练好的识别模型。

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