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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种特征回传的行人重识别方法及电子设备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：CN119810868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411798255.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种特征回传的行人重识别方法及电子设备是由曹晓利;梁亚玲设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征回传的行人重识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特征回传的行人重识别方法及电子设备，其中方法包括：获取输入图像，对输入图像进行特征锐化处理；将处理后的图像输入训练后的行人重识别模型，输出行人重识别结果；行人重识别模型包括transformer编码器和特征回传模块；编码器用于进行两轮训练提取行人图像的全局信息；特征回传模块用于对第一轮训练的浅层特征进行增强，聚合全局和局部特征并着重增强局部特征，并将特征回传网络进行第二轮训练，以补充强化缺失的详细信息。本发明通过锐化图像数据突出行人特征，并提高对浅层特征的利用，允许模型关注基于先前结果的特定区域来提高准确性，有效地提升了行人重识别模型的性能，可广泛应用于图像识别技术领域。

本发明授权一种特征回传的行人重识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种特征回传的行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输入图像，对输入图像进行特征锐化处理； 将处理后的图像输入训练后的行人重识别模型，输出行人重识别结果； 其中，所述行人重识别模型包括transformer编码器和特征回传模块；所述transformer编码器用于进行两轮训练提取行人图像的全局信息；所述特征回传模块用于对第一轮训练的浅层特征进行增强，聚合全局和局部特征并着重增强局部特征，并将特征回传网络进行第二轮训练，以补充强化缺失的详细信息； 采用特征锐化模块对输入图像进行特征锐化处理； 所述特征锐化模块包括深度卷积层、锐化单元和多层感知块； 所述特征锐化模块的工作方式如下： 对于一张输入图像I，采用深度卷积层对输入图像I分别进行逐通道卷积和逐点卷积，得到图像特征I′；将图像特征I′输入锐化单元进行特征锐化，最后进行多层感知操作，公式表示如下： I′＝DWConvI I″＝MSI′ X＝MLPI″ 式中，DWConv·代表深度卷积层，MS·表示锐化单元，MLP·表示多层感知操作；所述锐化单元包括分组卷积层、边界增强模块和卷积层； 所述锐化单元的工作方式如下： 首先利用分组卷积层来提取图像特征I′的上下文特征，同时将图像特征I′传递给边界增强模块以获得边界增强特征；最后，沿着通道维度将上下文特征和边界增强特征进行连接，并利用卷积层来获得增强的特征表示，以保证输出图像特征与输入大小不变，获得行人锐化图像特征X，公式表示如下： I″2＝BEI′ 式中，GroupConv·表示分组卷积层，表示相加，BE·表示边界增强模块，Conv·表示卷积层，表示拼接两个特征向量；I″1表示上下文特征，I″2表示边界增强特征。

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