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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度学习的换衣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：CN118658177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410608963.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的换衣行人重识别方法是由张立言;丁永康设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的换衣行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的换衣行人重识别方法，包括以下步骤：准备换衣行人重识别数据集；通过行人解析对换衣行人重识别数据集进行预处理，提取与衣服无关的行人辨别性身份特征；搭建一个门控空间注意力机制的深度学习网络模型，其输入是通过预处理的行人图像，利用行人图像集和行人身份信息作为监督信号，对该门控空间注意力网络执行有监督的训练，期间计算身份损失和三元组损失两种关键损失函数，并通过反向传播技术更新网络参数；使用双阶段损失优化策略来训练的模型；向训练后的模型输入查询行人图像作为网络的输入，以获得与查询目标相似度较高的行人目标列表。本发明在换衣行人重识别任务中的准确率大幅提高，具有良好的泛化性能。

本发明授权一种基于深度学习的换衣行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的换衣行人重识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，准备换衣行人重识别数据集，换衣行人重识别数据集包含行人图像集及其对应的行人身份信息和拍摄该图像的摄像机ID信息； 步骤2，通过行人解析对步骤1的换衣行人重识别数据集进行预处理，间接地擦除换衣行人重识别数据集中行人的衣物信息，提取与衣服无关的行人辨别性身份特征； 步骤3，搭建一个门控空间注意力机制的深度学习网络模型，其输入是通过步骤2预处理的行人图像，利用行人图像集和行人身份信息作为监督信号，对该门控空间注意力网络执行有监督的训练，期间计算身份损失和三元组损失两种关键损失函数，并通过反向传播技术更新网络参数； 其中，搭建门控空间注意力机制的深度学习网络模型的步骤为：选用在ImageNet数据集上预训练的ResNet50作为基准模型，ResNet50共有4个stage，在stage1-stage3后面接入一个门控通道注意力；该机制先利用通道注意力机制学习分析每个特征通道的重要性，并对每个通道赋予不同的权重系数，能够有效地增强关键特征并抑制不重要的特征；结合门控机制，模型能够选择性地关注和利用输入特征中的关键信息，同时过滤掉噪声或次要信息； 步骤4，使用双阶段损失优化策略来训练步骤3得到的模型； 步骤5，向步骤4训练后的模型输入查询行人图像作为网络的输入，以获得与查询目标相似度较高的行人目标列表。

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