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龙图腾网获悉南京视察者智能科技有限公司申请的专利一种基于关系注意力transformer的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：CN116012771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211382659.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于关系注意力transformer的行人重识别方法是由姜峰;周金明设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关系注意力transformer的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关系注意力transformer的行人重识别方法，该方法的关系注意力transformer模型主要包括通道注意力模块和近邻关系注意力模块。通道注意力模块通过利用transformer自注意力的特性提取有效维度达到降维的作用，在保证性能的同时节省了算力，也能够初步提取不同样本之间的关联信息；近邻关系注意力模块对近邻样本中非相关样本的注意力权重做稀疏处理，进一步加强了相关样本的交互，从而在进行行人特征匹配时减少离群值的干扰，提高匹配精度。

本发明授权一种基于关系注意力transformer的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关系注意力transformer的行人重识别方法，其特征在于，该方法包括如下主要步骤： 步骤1，将个样本输入到特征提取器中，特征提取器为HRNet18模型，模型结尾连接一个全局平均池化层和一个线性卷积层，获得一个的特征矩阵，即从样本中提取出维的特征向量，其中； 步骤2，将特征矩阵输入到关系注意力transformer模型中，特征矩阵先进入通道注意力模块，通过计算两个不同特征向量之间的相似度初步获得对应样本的关系权重；特征矩阵分别通过3个线性投影，，，获得query、key和value矩阵，分别记为；从特征矩阵中随机采样个样本，记为，通过，得到；将原始的通过以下公式映射到维空间： ； 步骤3，取任意样本对，，其中，，计算两者相似度，从而获得亲和矩阵，具体公式如下： ； 通过这种方式获得的亲和矩阵，其计算复杂度由原来的缩减为，； 步骤4，将亲和矩阵输入到关系注意力模块中，不同于直接对亲和矩阵做softmax，将相似度转化为注意力权重，然后使用阈值过滤来整合特征表达，关系注意力模块先从亲和矩阵每行按数值大小取前个值来计算一个top-k的近邻关联矩阵，具体公式如下： ； 完整的近邻关联矩阵公式如下所示： ； 其中为哈达玛积； 步骤5，对近邻关联矩阵做softmax操作，得到近邻关系注意力权重，公式如下： ； 完整特征表达可以表示为： ； 步骤6，对transformer模型进行训练，实现行人重识别。

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