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龙图腾网获悉乐山鼎钰电子科技有限责任公司申请的专利一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法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：CN119625780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411672961.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法是由刘萌蕊;秦钰松;白杨杰设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，公开了一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法，为了解决现有行人再识别存在着识别精度低的问题。本发明包括1构建多粒度特征提取网络模型；2训练所述多粒度特征提取网络模型，获得训练好的多粒度特征提取网络模型；3将待识别行人图像输入到训练好的多粒度特征提取网络模型，对全局特征、局部中粒度特征和局部细粒度特征进行融合，进而进行多粒度行人再识别。本发明构建了一种基于姿态引导的全局特征与局部特征融合的多粒度行人再识别方法，有效地解决杂乱场景下难以提取行人关键信息和局部遮挡时全局特征方法失效而造成识别精度不高的问题。

本发明授权一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态引导的多粒度特征行人再识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建多粒度特征提取网络模型，所述多粒度特征提取网络模型包括骨干特征提取网络、人体关键点提取器、全局分支网络、局部中粒度特征分支和局部细粒度图卷积分支； 步骤2：训练所述多粒度特征提取网络模型，获得训练好的多粒度特征提取网络模型； 步骤3：将待识别行人图像输入到训练好的多粒度特征提取网络模型，对全局特征、局部中粒度特征和局部细粒度特征进行融合，进而进行多粒度行人再识别； 在步骤3中将待识别的行人图像输入到训练好的多粒度特征提取网络模型之前对行人图像进行预处理，所述预处理包括使用随机擦除、随机增补、随机裁剪以及水平翻转四种数据增强方法，以提高模型对遮挡行人图像的鲁棒性并防止过拟合； 所述局部中粒度特征分支针对每个待识别的行人图像与候选图像进行处理，通过识别两幅图像中未遮挡的共享特征区域，依据未遮挡的共享特征区域计算出特征之间的距离，计算公式如下： ； 其中，是余弦距离函数，表示查询集图像的第i部分对齐特征，相应地，表示候选集图像的第i部分，表示最后的总距离； 所述局部细粒度图卷积分支由骨干特征提取网络提取的骨干网络特征与对应的关键点热力图相互结合得出若干关键点特征，并将结合的若干关键点特征作为图节点输入，然后进入多层图卷积网络得出若干个学习过的关键点特征；然后将若干个学习过的关键点特征通过全局平均池化层以及全连接分类层作为细粒度特征输出。

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