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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重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：CN115690852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211429327.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法是由刘帅师;宋宜虎;孙中波;廉宇峰;杨宏韬;于微波;王冬梅;穆欣设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法，属于模式识别与计算机视觉领域。将空间记忆模块嵌入到特征提取网络中，获得更具区分性的行人特征图，对批量归一化之前的行人特征向量计算改进的三元组损失，对归一化之后的行人特征向量计算分类损失，完成训练，计算查询行人特征和图库中行人特征的欧氏距离，按照距离的大小进行递增排序，得到查询行人的近邻列表，完成行人重识别。优点在于使用单尺度行人特征解决行人重识别的遮挡问题，不仅减少了训练时间与模型复杂度，也减少了推理时间，可以更好地应用于重识别系统，空间记忆模块只需要占用少量的内存，就可以使得模型的精度得到提升。

本发明授权一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单尺度特征表达的遮挡行人重识别方法，其特征在于：包括下列步骤： 步骤A：首先对训练行人图片进行预处理，进行数据增强，将图片像素大小调整为256×128，并对图片随机采取随机裁剪、水平翻转和随机擦除，概率均为50%，并输入数据增强后的行人图像到特征提取网络中，获得中间特征图； 步骤B：将空间记忆模块嵌入到特征提取网络中，中间特征图经过空间记忆模块，获得更具区分性的行人特征图；具体包括以下步骤： 步骤B1：空间记忆模块首先将输入大小为H*W*d的中间特征图重塑reshape为HW*d的二维特征信息，，其中，作为多头注意力机制的探针query，代表着二维的特征信息，代表第个位置像素的特征； 步骤B2：根据高斯分布生成两组可学习的参数，分别作为多头注意力机制的键key和值value，其中和，为人工设定的超参数； 步骤B3：利用点积运算对query和key进行计算公式如下： ； ； 其中，是第个的值，代表矩阵的转置运算，是一个缩放系数，在这里作为背景特征和遮挡物体的匹配概率； 步骤B4：记忆网络通过使用相应的概率输出的加权平均值，公式如下： ； 其中是第个的值； 步骤B5：得到的作为干扰特征应当被剔除，因此首先将重塑reshape到与输入特征图相同大小，为，然后得到行人特征图，公式如下： ； 其中是一个可学习的标量，用于动态调节干扰特征的权重，由于输出的行人特征图与输入的中间特征图形状相同，因此只嵌入在了特征提取网络的最后一层； 步骤C：对行人特征图进行全局自适应池化GAP操作得到单尺度行人特征向量，并利用批量归一化模块对单尺度行人特征向量进行归一化，对批量归一化之前的行人特征向量计算改进的三元组损失，对归一化之后的行人特征向量计算分类损失，根据两个损失函数计算网络参数的梯度，而后更新特征提取网络的参数和空间记忆模块的参数，完成训练； 步骤D：输入测试的查询行人图片和测试的图库中的行人图片到训练完成的网络中，得到所有测试行人图片的特征，计算查询行人特征和图库中行人特征的欧氏距离，按照距离的大小进行递增排序，得到查询行人的近邻列表，完成行人重识别。

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