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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别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：CN121564763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610079187.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别系统是由靳战鹏;于镇铨;罗澍宇设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别系统，涉及人工智能针对现有技术中准确性不足等问题提出本方案。系统运行时执行以下步骤：多部位特征目标检测与边界框匹配；从机器人摄像头输入的视频流中提取人体与人脸的空间位置信息，并建立对应的物理归属关系，为后续特征提取与融合提供结构化输入；统一特征提取模型构建；以人体图像块及人脸图像块作为输入，通过相同的标准统计量进行通道归一化预处理；基于置信度分级匹配策略进行运算；混合特征融合与ID双向绑定；基于动态遗忘策略与ID自动合并机制对特征数据库动态管理。优点在于，采用模块化设计，通过五个关键技术步骤协同工作，实现高精度、低延迟、自适应的持续身份感知。

本发明授权一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多部位特征融合的机器人抗遮挡人员重识别系统，其特征在于，运行时执行以下步骤： 步骤一：多部位特征目标检测与边界框匹配；从机器人摄像头输入的视频流中提取人体与人脸的空间位置信息，并建立对应的物理归属关系，为后续特征提取与融合提供结构化输入； 步骤二：统一特征提取模型构建；以人体图像块及人脸图像块作为输入，通过相同的标准统计量进行通道归一化预处理；所述统一特征提取模型以VisionTransformer作为统一骨干网络，基于自注意力机制建模图像中长距离依赖关系，同时捕捉人脸的局部纹理细节与人体的全局语义结构； 步骤三：基于置信度分级匹配策略进行运算；包括以下子步骤： S31.动态特征库结构与并行相似度计算；得到二维置信度矩阵，元素表示第个查询特征在第个ID的所有特征中匹配到的最大置信度； S32.三级置信度区间划分与决策逻辑：将匹配结果划分为三个置信度区间，并执行差异化处理并返回匹配索引； 步骤四：混合特征融合与ID双向绑定；包括以下子步骤： S41.双向ID绑定图谱构建；系统在内存中维护两张哈希映射表，构成双向ID绑定图谱； S42.基于检测状态的差异化融合策略；在执行融合前，系统对当前每个目标的多部位特征输入分别调用置信度分级匹配模块，得到互相独立的人体匹配结果和人脸匹配结果；根据步骤一输出的目标状态，系统执行融合逻辑： 对于第一状态，关联的人体与人脸的查询索引为和，系统依据与的组合； 对于第二状态，基于人体特征执行匹配与更新操作； 对于第三状态，以人脸特征作为唯一输入； 步骤五：基于动态遗忘策略与ID自动合并机制对特征数据库动态管理；所述动态遗忘策略具体为：对任意查询ID，任一次更新计数器后，若总匹配次数为；其中表示衰减阈值，对所有计数器执行整数向下取整衰减：；其中衰减因子；系统周期性执行垃圾回收，对任意已记录ID索引，若总匹配次数满足，则被判定为噪声ID，表示噪声ID判别阈值，系统执行清理操作：从特征张量和计数器张量中物理删除索引为的ID数据；从双向哈希表与中移除所有涉及ID的条目；释放对应ID索引。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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