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龙图腾网获悉深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利行人重识别模型的训练方法及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：CN115661855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211131802.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权行人重识别模型的训练方法及行人重识别方法是由胡淑萍;王侃;庞建新;谭欢设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人重识别模型的训练方法及行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人重识别模型的训练方法及行人重识别方法，训练方法包括：获取多个第一样本；对每个第一样本进行尺寸缩放，得到第二样本和第三样本；基于预设模型中的主干模块和卷积模块，分别对每个第一特征图进行特征提取，得到第一特征图和对应的第二特征图；基于预设模型的注意力模块，生成第二特征图的第一权重；对样本的第二特征图和对应的第一权重进行加权求和，得到样本的特征表示；基于预设模型的预测模块，利用特征表示得到预测结果；利用预测结果计算损失并更新预设模型，得到行人重识别模型。由此，使行人重识别模型将根据输入图像的尺寸和卷积层的大小生成第一权重，进而能关注输入图像的细节或梗概信息，保证了重识别效果。

本发明授权行人重识别模型的训练方法及行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取预设数量个第一图像样本； 将每个所述第一图像样本的尺寸缩小以得到预设数量个第二图像样本，及将每个所述第一图像样本的尺寸增大以得到预设数量个第三图像样本； 基于预设模型中的主干模块，对每个图像样本进行特征提取，得到每个图像样本的第一特征图； 基于预设模型中的卷积模块，对所述第一特征图进行特征提取，得到所述第一特征图对应的多个第二特征图，其中，所述卷积模块包括并行设置的多个卷积层，每个所述卷积层的卷积核大小不同； 将所述第一特征图输入至所述预设模型的注意力模块，生成所述第一特征图对应的每个第二特征图的第一权重； 对每个图像样本的第二特征图和对应的第一权重进行加权求和，得到每个图像样本对应的特征表示； 基于所述预设模型的预测模块，利用每个所述特征表示预测对应的图像样本中行人的类别，得到预测结果； 基于所述预测结果计算损失函数值，并利用所述损失函数值反向更新所述预设模型，得到行人重识别模型，其中，所述行人重识别模型中的注意力模块用于在所述第二特征图对应的第一特征图越大，且输出所述第二特征图的卷积层的卷积核大小越小时，生成越大的第一权重；及在所述第二特征图对应的第一特征图越小，且输出所述第二特征图的卷积层的卷积核大小越大时，生成越大的第一权重。

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