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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法及系统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：CN116994332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310721195.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法及系统是由赵秀阳;徐启龙设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法及系统，属于行人重识别技术领域。本发明采用了一种加和乘协同操作的方式来将图像特征加权到对应的轮廓特征上，这种加乘协同操作可以结合到图像特征和轮廓特征的各自优势并且保存原有图像的信息，定义了特征能量函数对融合特征进行加权，它通过均方差来计算融合特征各神经元的离散程度，在经过能量函数加权后处于轮廓边缘位置的特征会产生更大的权值，以此轮廓边缘位置的特征在后续的计算中获得更多的注意力，得到的轮廓引导特征与原始图像特征共同被用于损失计算，以此提高跨模态行人重识别的识别准确率。解决了现有技术中存在“多模态图像之间的差异降低行人重识别准确率”的问题。

本发明授权基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于轮廓图引导的跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括： 获取可见光模态行人图像和近红外模态行人图像，根据可见光模态行人图像和近红外模态行人图像，生成行人轮廓图； 根据可见光模态行人图像和近红外模态行人图像，提取可见光图像特征和近红外图像特征； 根据行人轮廓图、可见光图像特征和近红外图像特征，通过加乘协同方法，获取轮廓引导特征；定义特征能量函数，对轮廓引导特征进行更新； 所述加乘协同方法，具体是轮廓特征首先通过3×3大小的卷积来平滑轮廓边缘，然后与图像特征进行元素相乘得到初步增强的特征，初步增强的特征再与原始图像特征和原始轮廓特征通过元素相加操作来得到最终融合结果； 具体公式表达如下： 其中，代表第一分支在ResNet-50网络残差阶段提取到的单张行人的可见光图像特征，代表第二分支在ResNet-50网络残差阶段提取到的单张行人的近红外图像特征，代表对应元素相加，代表对应元素相乘，Conv代表卷积核为3×3大小的卷积操作，、分别代表第三分支在ResNet-50网络残差阶段提取到的单张行人的轮廓特征，i代表ResNet-50网络的第i个残差阶段； 所述特征能量函数表示为： 其中，F为特征向量，、和均为超参数，和为轮廓引导特征中神经元的离散程度； 对可见光图像特征进行水平分割，获取可见光图像局部特征；对近红外图像特征进行水平分割，获取近红外图像局部特征；对更新后的轮廓引导特征进行水平分割，获取轮廓引导局部特征； 根据轮廓引导局部特征、可见光图像局部特征和近红外图像局部特征对行人进行身份预测，获取行人重识别结果。

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