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！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于文本引导的服装可泛化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：CN120126182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510285743.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于文本引导的服装可泛化行人重识别方法是由张艳宁;王鹏;于航正;矫炳亮设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本引导的服装可泛化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文本引导的服装可泛化行人重识别方法，在文本域中，将服装信息和服装不变特征通过独立的短语进行描述，避免了它们在视觉上的强耦合，通过这种方式，本发明能够从行人图像中提取出纯粹的服装不变特征，并利用这些特征指导视觉模型进行服装无关的行人重识别。本发明通过文本域解耦服装相关特征与服装无关特征，解决了传统方法因服装变化导致的特征混淆问题。

本发明授权一种基于文本引导的服装可泛化行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的服装可泛化行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：隐式文本提示生成； 将行人特征解耦为两部分：与服装相关的可变信息和与服装无关的不变信息；为每个行人分配两种可训练的文本提示，分别用于学习这两种信息；在服装变化行人重识别CC-ReID任务中，每个行人有多套服装，为每个行人的不同服装分配多组与服装相关的文本提示，并通过图像-文本匹配损失将这些提示与相应的服装图像对齐，以学习服装信息；同时，还为每个行人训练一组与服装无关的提示，通过将其与不同服装的提示结合，并与同一行人在不同服装下的图像对齐，从而隐式地学习服装的不变信息； 步骤2：多模态大语言模型MLLM的显式描述生成； 利用多模态大语言模型MLLM显式地生成每个行人的服装无关特征描述；即通过视觉问答的方式，使用MLLM生成每个行人的服装无关特征描述；这些服装无关特征描述通过CLIP文本编码器提取文本特征，作为显式的服装不变特征指导； 步骤3：动态融合； 在获得隐式和显式的服装不变文本提示后，将这些提示进行融合，生成鲁棒的服装不变特征指导；利用Transformer架构中的注意力机制，以隐式提示为索引，从显式提示中选择有价值的信息进行融合，从而生成服装不变特征指导。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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。