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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种基于深度学习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：CN119851337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411765369.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的行人重识别方法是由崔鸿雁;贾志洋;郑渡元;刘馨阳;高歌设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及运营维保技术领域，公开了一种基于深度学习的行人重识别方法，包括：获取安检运维场景的人员行为分布数据集；对所述人员行为分布数据集进行数据预处理、基于图像处理的数据增广和基于CycleGAN结合VAE的相机风格迁移，确定安检运维场景人员行为数据集；基于所述安检运维场景人员行为数据集，使用ViT的TransReID基础上进行改进，构建行人重识别模型；对所述行人重识别模型进行仿真实验、训练和验证，得到行人重识别模型的预测结果。本发明提出一个基站运维场景的行人重识别的模型，验证数据增广、洗牌模块的有效性，同时使用了Grad‑CAM进行数据可视化工作。

本发明授权一种基于深度学习的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取安检运维场景的人员行为分布数据集； 对所述人员行为分布数据集进行数据预处理、基于图像处理的数据增广和基于CycleGAN结合VAE的相机风格迁移，确定安检运维场景人员行为数据集，所述数据增广包括几何变换和随机擦除； 基于所述安检运维场景人员行为数据集，使用ViT的TransReID基础上进行改进，构建行人重识别模型； 对所述行人重识别模型进行仿真实验、训练和验证，得到行人重识别模型的预测结果； 所述基于所述安检运维场景人员行为数据集，使用ViT的TransReID基础上进行改进，构建行人重识别模型，包括： 基于所述安检运维场景人员行为数据集，生成前N层Transformer层的输入数据，将所述输入数据输入所述前N层Transformer层，将所述前N层Transformer层的输出向量作为最后一层Transformer层的输入向量，所述输入向量包括多个列向量； 对所述多个列向量按顺序进行分组，得到三个向量组；并对所述三个向量组进行重排列，得到所述最后一层Transformer层的新的输入向量； 相应的，在所述对所述行人重识别模型进行仿真实验、训练和验证，得到行人重识别模型的预测结果之后，还包括： 将ViT倒数第二层中任一个Transformer编码器作为目标层，利用Grad-CAM对目标层的输出和梯度，计算出每个token对分类结果的贡献度，然后将所述贡献度映射回原始图像的空间位置，形成热力图以确定Transformer编码器注意到图像中的遮挡部位。

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