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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基于属性信息约束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：CN120032420B 。

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：202411966826.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于属性信息约束的行人重识别方法是由滕尚志;吕学强;韩晶;马登豪设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性信息约束的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于属性信息约束的行人重识别方法，包括如下步骤：提取行人的图像特征及属性特征，基于属性相似度确定图像特征所占权重，并使用重识别和属性识别多任务学习，完成重识别过程。本发明通过设计属性相似度对比损失和属性组查询模块来优化行人重识别性能。属性相似度对比损失最小化相似属性行人样本间的特征距离，最大化不同属性行人样本间的特征距离。属性组查询模块利用Transformer解码器中的交叉注意力机制，自适应地提取行人图像中不同属性间的关联特征，并辅助网络学习更具判别性的行人特征。本发明通过属性信息约束的方法获得了更具有判别力的特征，能够更为准确的进行行人重识别。

本发明授权一种基于属性信息约束的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于属性信息约束的行人重识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采用一个图像编码器和一个文本编码器分别对行人图像数据和属性组数据进行特征提取； 使用批归一化层对图像特征进行子空间分配，并计算ID分类损失及ID三元组损失； 利用属性相似度对图像特征相似度进行匹配，并计算属性相似度对比损失，其中通过对属性之间的Jaccard相似系数计算，生成属性的相似性矩阵，对图像特征进行距离度量计算，生成图像特征相似性矩阵，将属性相似性矩阵与图像相似性矩阵进行匹配，通过最小化两者之间的差异，约束图像特征的分布，使其更加符合属性特征的语义关系，采用属性相似度对比损失进一步优化特征表示，使语义相关的图像样本更接近，语义无关的样本更分散； 设计属性组查询模块AGQM，通过跨模态注意力机制，完成图像特征和属性组特征的交互与融合，设计跨模态注意力模块，将图像特征作为查询，属性特征作为键值，通过注意力权重对图像特征进行属性约束，将跨模态交互后的图像特征与属性特征进行融合，生成包含身份和属性信息的最终特征表示； 根据反向传播的梯度信息更新网络的权重值。

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