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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利模态自适应的描绘性查询行人重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：CN116486109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310384322.X，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权模态自适应的描绘性查询行人重识别方法及系统是由李舒嘉;叶茫;陈翠群设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本模态自适应的描绘性查询行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模态自适应的描绘性查询行人重识别方法及系统，方法包括以下步骤：搭建多模态特征学习的行人重识别架构网络模型；优化特征提取器，获取特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型；将训练集输入特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型进行检索任务训练，并对网络参数进行更新，获取参数更新后的行人重识别架构网络模型；将待识别模态样本输入参数更新后的行人重识别架构网络模型进行模态识别，获取目标行人。本申请提供的模态自适应的描绘性行人重识别方法，能够自适应处理多种描绘性模态，适应实际场景中模态不确定问题，拓宽行人重识别模型的应用场景。

本发明授权模态自适应的描绘性查询行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种模态自适应的描绘性查询行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 搭建多模态特征学习的行人重识别架构网络模型，行人重识别架构网络模型包括采用ViT网络的编码器作为素描模态和RGB图像模态的特征提取器，以及采用Transformer网络作为文本模态的特征提取器； 采用任务特定损失、跨模态交互损失和任务感知的动态训练方法联合优化特征提取器，获取特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型； 获取多模态数据集，将多模态数据集划分为训练集和测试集，将训练集输入特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型进行检索任务训练，并对网络参数进行更新，获取参数更新后的行人重识别架构网络模型； 将待识别模态样本输入参数更新后的行人重识别架构网络模型进行模态识别，获取目标行人； 所述采用任务特定损失、跨模态交互损失和任务感知的动态训练方法联合优化特征提取器，获取特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型步骤，具体包括以下步骤： 采用任务特定的模态学习方法获取任务特定的模态学习损失函数； 赋予每一类检索训练任务的模态学习损失函数以动态变化的权重，获取增加了调制因子后的任务特定的模态学习损失函数； 通过获取的增加了调制因子后的任务特定的模态学习损失函数优化特征提取器，获取特征提取器优化后的行人重识别架构网络模型； 所述赋予每一类检索训练任务的模态学习损失函数以动态变化的权重，获取增加了调制因子后的任务特定的模态学习损失函数步骤，具体包括以下步骤： 获取素描检索RGB任务的预测置信度和文本检索RGB任务的预测置信度； 根据获取素描检索RGB任务的预测置信度和文本检索RGB任务的预测置信度，获取调制因子； 根据获取的调制因子，获取增加了调制因子后的任务特定的模态学习损失函数。

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