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！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的动态小股行人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：CN116110074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211537300.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于图神经网络的动态小股行人识别方法是由刘天奇;张国庆设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的动态小股行人识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的动态小股行人识别方法，将数据集中图片进行预处理，使用特征匹配的方法将图片中背景的像素点进行匹配，通过像素点截取相应的图片，得到图片的背景特征；对行人进行动态筛选，排除不为同一组的行人，同时构建图结构；将得到的背景特征加入构建的图结构，得到新的图结构；采用多头注意力的图上下文信息感知传递的方法，寻找最优模型；解决了特征提取过程中受到局部扰动而特征不鲁棒的问题，提高了行人再识别的准确率；基于该算法设计的动态小股行人重识别方法，能够快速获取想要查找的行人以及小股行人。

本发明授权一种基于图神经网络的动态小股行人识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的动态小股行人识别方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 将数据集中图片进行预处理，使用背景特征匹配方法得到图片中的背景特征； 对行人进行动态筛选，排除不为同一组的行人，同时构建图结构； 将得到的背景特征加入构建的图结构，得到新的图结构； 所述将得到的背景特征加入构建的图结构，得到新的图结构的过程包括组内关系计算、组间关系计算和上下文信息感知； 所述组内关系计算过程包括：首先对组内人相同部分之间进行计算，再将组内人不同部分之间进行计算；然后在进行组间人相同部分之间进行计算，再将组间人不同部分之间进行计算；并引入背景信息； 计算组内相关性：将每个特征分为四部分，特征相同部分下选择了第s张图片的人物特征ht-1sip，以及第s张图片的背景特征ht-1sbp，从人物特征传递到背景特征的消息计算如下，当前情况下有且仅有一条： 其中φ是测量输入之间相关性的函数，Wt-1是将输入特征转换为更高级别表示的权重矩阵，通过使用softmax函数对重要性权重esibp进行归一化来计算注意力权重： asibp＝softmaxesibp 然后，传递给节点i的部分内消息通过将邻居的特征与相关注意力权重： 其继续计算组内人的特征的p部分ht-1sip与背景其他q部分ht-1sbq进行计算，通过使用softmax函数对重要性权重epqsib进行归一化来计算注意力权重，最后传递给节点i的部分组内消息通过邻居的特征与相关注意力权重的计算： 得到了组内信息，包含人特征与人特征之间相同部分的信息mtsip，人特征与人特征之间不同部分的信息ntsip，背景特征与人特征之间相同部分的信息otsibp，背景特征与人特征之间不同部分的信息rtsib； 在新的图结构中，采用多头注意力的图上下文信息感知传递的方法进行消息传递，最大化的更新节点信息特征，提高组识别的准确率。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市浦口区宁六路219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。