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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于属性语义相似匹配的行人属性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：CN119964204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510150928.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于属性语义相似匹配的行人属性识别方法是由王菡子;杨钰骏;张玉康;卢杨设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性语义相似匹配的行人属性识别方法在说明书摘要公布了：一种基于属性语义相似匹配的行人属性识别方法，涉及计算机视觉技术领域。首先设计一个自适应的语义查询模块，使用与视觉特征结合的自适应查询来学习特定于属性的空间分布，并捕获每个属性的语义信息。此外，将行人属性识别重构为语义匹配任务，使用属性文本特征作为语义锚点，根据查询的语义信息与锚点间的距离来预测行人属性。最后，提出动态负语义学习策略，通过将属性的空间先验信息与可学习参数相结合，来生成属性的负语义信息，以约束语义查询模块对属性的关注区域，实现更加准确的行人属性识别。

本发明授权一种基于属性语义相似匹配的行人属性识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于属性语义相似匹配的行人属性识别方法，其特征在于包括以下步骤： 1设计一个自适应属性查询模块，通过自适应属性查询模块，从行人图像中提取特定于属性的语义信息，以捕获每个属性对应的语义特征；设计一系列可学习的参数作为对应的属性查询，将行人图像输入图像编码器以获得视觉向量表示，并将属性查询与视觉向量通过交叉注意力机制来进行交互，学习属性特定的空间分布并捕获解耦的属性语义信息； 2提出一个语义相似匹配模块，将行人属性识别重构为语义匹配任务，使用属性文本特征作为语义锚点，利用查询到的属性语义信息与对应的文本特征间进行相似度匹配，从而识别对应行人属性； 3提出一个动态负语义学习策略，通过将属性的空间先验信息与可学习参数相结合，生成属性的负语义信息，以约束语义查询模块对属性的关注区域，确保当图像中不存在对应的属性时，动态语义查询模块仍能关注到行人属性对应的局部区域，实现更加准确的行人属性识别； 所述动态负语义学习策略对不存在属性的查询语义进行规则化，将属性查询约束到相关区域，减少由于图像中行人属性不存在导致属性查询时不相关区域的干扰；对于每个属性，通过将其的空间位置先验信息与可学习嵌入相结合，得到可学习的动态负语义；该过程表述如下： 其中，与代表前缀与后缀嵌入，为第i个属性对应的可学习嵌入；然后通过CLIP的文本编码器得到对应的负语义特征，具体表述如下： 与语义相似匹配模块类似，通过计算属性语义与动态负语义之间的相似性，得到关于每个不存在属性的预测概率，然后计算加权交叉熵损失，该过程表示如下： 最终的整体损失表示为： 其中，为控制负语义损失的超参数。

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