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龙图腾网获悉苏州市职业大学(苏州开放大学)申请的专利行人重识别模型的生成方法、行人重识别方法及其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：CN116563790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310537567.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权行人重识别模型的生成方法、行人重识别方法及其装置是由董虎胜;杨元峰;张苏;尚鲜连;张量;鲜学丰设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人重识别模型的生成方法、行人重识别方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人重识别模型的生成方法、行人重识别方法及其装置，行人重识别模型的生成方法包括：获取若干行人图像，根据若干行人图像制作训练集；创建行人重识别模型，基于所述训练集对该行人重识别模型进行训练。从而生成了一个能够进行人重识别的模型。

本发明授权行人重识别模型的生成方法、行人重识别方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干行人图像，根据若干行人图像制作数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集； 创建行人重识别模型，所述行人重识别模型包含数据预处理模块、特征提取网络模块，训练策略模块；所述数据预处理模块用于：从所述训练集中随机选择预设数量的行人图像，根据所述行人图像组成若干训练批次，对每个训练批次中的图像都进行图像处理并得到训练图像；所述特征提取网络模块由多个分支网络和注意力模块协同构成，用于：对所述训练图像进行特征提取得到输出向量；所述训练策略模块用于：根据所述输出向量计算损失值，根据损失值更新所述行人重识别模型中神经网络的参数；所述特征提取网络模块还包括：所述分支网络为第一分支网络、第二分支网络、第三分支网络和第四分支网络，所述第一分支网络包含OSNet的Conv2、Conv3、Conv4和Conv5，在Conv2、Conv3和Conv4的卷积块后嵌入注意力模块，所述第二分支网络包含OSNet的Conv2、Conv3和Conv4，在Conv3和Conv4的卷积块后嵌入注意力模块，所述第三分支网络包含OSNet的Conv4和Conv5，在Conv4的卷积块后嵌入注意力模块，所述第四分支网络包含OSNet的Conv5；所述第二分支网络的Conv3模块接收第一分支网络的Conv2经过注意力模块的输出，所述第二分支网络的Conv4模块接收第一分支网络的Conv3经过注意力模块的输出，所述第二分支网络的Conv5模块接收第一分支网络的Conv4经过注意力模块的输出；所述第三分支网络的Conv4模块接收第二分支网络的Conv3经过注意力模块的输出，所述第三分支网络的Conv5模块接收第二分支网络的Conv4经过注意力模块的输出；所述第四分支网络的Conv5模块接收第三分支网络的Conv4经过注意力模块的输出； 基于所述训练集，对所述行人重识别模型进行训练。

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