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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于互补记忆的持续行人重识别方法及装置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：CN117079306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310875836.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于互补记忆的持续行人重识别方法及装置是由丁贵广;高钒骐设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互补记忆的持续行人重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于互补记忆的持续行人重识别方法及装置，其中，方法包括：利用新任务的数据训练第一模型，得到编码新记忆的第一模型；利用新任务的数据和编码新记忆的第一模型的知识输出训练初始第二模型，得到存储短期记忆的第二模型，以执行新任务，利用存储短期记忆的第二模型对编码新记忆的第一模型进行知识巩固，得到存储长期记忆的第二模型，以对未经新任务训练的原始第一模型进行巩固，以应用于行人重识别任务的训练过程中，在第一模型和第二模型协同学习后得到持续行人重识别结果。由此，解决了相关技术中，由于深度神经网络的灾难性遗忘问题，新任务的学习会干扰模型在旧任务上的性能，从而无法同时适应新旧任务的技术问题。

本发明授权基于互补记忆的持续行人重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于互补记忆的持续行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用新任务的数据训练第一模型，得到编码新记忆的第一模型； 利用所述新任务的数据和所述编码新记忆的第一模型的知识输出训练初始第二模型，得到存储短期记忆的第二模型，以执行所述新任务，其中， 对于所述第一模型的持续学习，利用所述存储短期记忆的第二模型对所述编码新记忆的第一模型进行知识巩固，得到存储长期记忆的第二模型，以对未经新任务训练的原始第一模型进行巩固，得到累积新任务知识后的第一模型，以应用于行人重识别任务的训练过程中，在第一模型和第二模型协同学习后得到持续行人重识别结果； 其中，所述对于所述第一模型的持续学习，利用所述存储短期记忆的第二模型对所述编码新记忆的第一模型进行知识巩固，得到存储长期记忆的第二模型，以对未经新任务训练的原始第一模型进行巩固，得到累积新任务知识后的第一模型，以应用于行人重识别任务的训练过程中，在第一模型和第二模型协同学习后得到持续行人重识别结果，包括： 在训练过程中，基于行人重识别任务的特性，采用预设相似度蒸馏方法进行知识蒸馏，其中，所述预设相似度蒸馏方法的蒸馏损失定义为： ， 其中，i、j表示每个小批次中的样本，、表示第一模型计算的特征，、表示第二模型计算的特征，表示相似度蒸馏损失，表示余弦相似度。

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