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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种地空视频车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120510573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510237945.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种地空视频车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质是由吕学强;滕尚志;董志安;马登豪设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地空视频车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种地空视频车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法，包括：采用双分支近邻特征增强网络，从输入图像中提取车辆的身份特征与视角特征；所述网络包括两个紧邻骨干网络的并行分支，一个分支用于提取车辆身份属性，另一个分支用于捕捉视角变化的差异；通过身份特征与经过近邻特征增强模块PFEM的增强特征进行加权求和操作，增强特征接入梯度反转层与视角损失，解耦车辆的身份信息与视角信息。本申请的方法，通过特征增强及身份与视角特征解耦来处理视角变化带来的类内特征混淆问题，采用双分支近邻特征增强网络，分别提取身份和视角特征，提升了特征表征能力，能够较好地处理地‑空跨视角带来的视觉特征分布不一致的问题。

本发明授权一种地空视频车辆重识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种地空视频车辆重识别方法，其特征在于，包括： 采用双分支近邻特征增强网络，从输入图像中提取车辆的身份特征与视角特征；所述网络包括两个紧邻骨干网络的并行分支，一个分支用于提取车辆身份属性，另一个分支用于捕捉视角变化的差异； 身份特征提取与视角特征提取分支共享同一个卷积神经网络的骨干层，用于生成基础特征； 通过骨干网络Backbone，输入图像Xi首先被转换为基础特征F； 身份特征提取分支通过卷积或全连接层将基础特征F映射到身份特征空间中，生成与车辆身份强相关的特征Fid，该特征用于区分不同的车辆身份； 视角特征提取分支提取出与车辆视角相关的特征Fview； 通过身份特征与经过近邻特征增强模块PFEM的增强特征进行加权求和操作，增强特征接入梯度反转层与视角损失，解耦车辆的身份信息与视角信息； 近邻特征增强模块PFEM利用同一批处理数据内的相似特征信息来进行身份和视角特征的融合；该模块基于一个K‑NN搜索过程，从特征库中检索与当前样本最接近的K个邻居特征，并使用这些邻居特征进行特征增强，K为正整数； 对于每一个输入的身份特征，在特征数据库中检索出K个最近邻特征该过程表示为： K‑NN搜索通过欧氏距离或余弦相似度度量标准，从身份特征数据库中找到与当前样本特征最为接近的K个邻居特征； 对于视角特征从数据库中检索出K个最近邻特征在检索到身份和视角的最近邻特征后，PFEM首先执行交集操作将身份最近邻特征和视角最近邻特征中共有的部分提取出来： 交集操作提取出了身份和视角最近邻特征之间的公共特征，这些特征表示了既具有身份区分度又包含视角信息的特征部分； 通过特征聚合操作将这些公共特征与原始的身份特征进行融合，以生成增强后的特征表示： 其中，聚合操作采用加权平均。

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