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龙图腾网获悉广电运通集团股份有限公司申请的专利对象重识别方法、装置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：CN121053519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511591832.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权对象重识别方法、装置及电子设备是由刘义南;田丰;杜文凯;钟逸;黄彦杰设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象重识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对象重识别方法、装置及电子设备，属于图像处理技术领域。方法应用于目标场景，方法包括：获取目标场景的第一检测图像和第二检测图像，第一检测图像包括第一对象，第二检测图像包括第二对象；将第一检测图像和第二检测图像输入至目标网络模型，通过目标网络模型对第一检测图像与第二检测图像的相似度进行检测，得到目标网络模型输出的检测结果，检测结果用于表征第一对象是否为目标场景已出现的第二对象；其中，目标网络模型中至少一层卷积层的卷积核的尺寸为M1×M1，M1大于9。可以在更大的像素区域内更有效地提取对象特征，提高图像特征的提取能力，进而可以提升对象重识别的准确率。

本发明授权对象重识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种对象重识别方法，其特征在于，所述方法应用于目标场景，所述方法包括： 获取所述目标场景的第一检测图像和第二检测图像，所述第一检测图像包括第一对象，所述第二检测图像包括第二对象； 将所述第一检测图像和所述第二检测图像输入至目标网络模型，通过所述目标网络模型对所述第一检测图像与所述第二检测图像的相似度进行检测，得到所述目标网络模型输出的检测结果，所述检测结果用于表征所述第一对象是否为所述目标场景已出现的所述第二对象； 其中，所述目标网络模型中大核卷积特征提取结构的卷积核的尺寸为M1×M1，所述M1大于9； 所述目标网络模型采用深度残差网络ResNet18作为主干网络，在前三次下采样前添加大核卷积特征提取结构，最后将所有的特征层采用1×1的通道卷积进行融合，构建最后的特征层，大核卷积特征提取结构包括一个M2×M2的深度可分离卷积、一个扩张系数为第一系数，尺寸为M3×M3的扩张深度可分离卷积以及一个M4×M4大小的通道卷积，所述目标网络模型中每个特征层的特征维度不同，所述M2等于所述M3，所述M1大于所述M2和所述M3，所述M2和所述M3大于所述M4。

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