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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于多任务学习的视角感知车辆再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：CN119399727B 。

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：202411302102.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于多任务学习的视角感知车辆再识别方法及系统是由王生楚;崔柏通;李帅;朱孔林设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的视角感知车辆再识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的视角感知车辆再识别方法及系统，涉及智能交通技术领域，包括以下步骤：接收3D目标检测数据集，将3D目标检测数据集内的LiDAR注释输入至预先建立的视角预测器内，得到训练后的视角预测器；利用训练后的视角预测器生成ReID数据集的视角标签，将ReID数据集的视角标签输入至预先建立的多任务特征提取器内，输出得到视角特征向量与身份特征向量；利用视角特征向量与身份特征向量进行综合损失函数计算，得出总损失函数，从而能够提高车辆再识别的性能，能够利用网络解耦身份和视角特征，从而提高车辆再识别任务的性能。

本发明授权一种基于多任务学习的视角感知车辆再识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的视角感知车辆再识别方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收3D目标检测数据集，将3D目标检测数据集内的LiDAR注释输入至预先建立的视角预测器内，得到训练后的视角预测器； 所述预先建立的视角预测器采用ResNet-101作为骨干网络，原始分类层被视角预测层替代； 所述预先建立的视角预测器的损失函数如下： 其中，是训练样本数，是第个样本的真实视角值，是预测的视角值； 利用训练后的视角预测器生成ReID数据集的视角标签，将ReID数据集的视角标签输入至预先建立的多任务特征提取器内，输出得到视角特征向量和对应预测视角与身份特征向量和对应身份id； 利用视角特征向量与身份特征向量进行综合损失函数计算，得出总损失函数，从而能够提高车辆再识别的性能； 所述综合损失函数包括身份分类的交叉熵损失、视角预测的交叉熵损失、三元组损失、中心损失和正交损失； 所述综合损失函数L的计算公式： 其中和是控制每个损失项相对重要性的超参数，为身份分类的交叉熵损失，为视角预测的交叉熵损失，为三元组损失，为中心损失，为正交损失。

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