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龙图腾网获悉丰田自动车株式会社;清华大学申请的专利基于门控图神经网络的对象重识别方法及电子设备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：CN117315595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210686027.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于门控图神经网络的对象重识别方法及电子设备是由张新钰;李志伟;刘华平;高鑫;田驰设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于门控图神经网络的对象重识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于门控图神经网络的对象重识别方法及电子设备，该方法包括：对多个样本图像进行特征提取，以获取样本图像的特征信息；基于多个所述样本图像构建知识图；将知识图导入门控图神经网络，并将样本图像的特征信息输入门控图神经网络进行迭代训练；将待识别图像的特征信息输入训练完成的门控图神经网络，通过门控图神经网络基于知识图和权重，确定待识别图像中待识别对象与知识图中各节点所表示的类型之间的第一相似度，以对待识别图像中的待识别对象进行重识别。该方法能够实现在相似类别之间转移类别的原型表示，能够加快迭代训练的进度，即使用于训练的样本数量较少，也能够使门控图神经网络形成较高的准确率。

本发明授权基于门控图神经网络的对象重识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于门控图神经网络的对象重识别方法，其特征在于，包括： 对多个样本图像进行特征提取，以获取样本图像的特征信息；其中，多个样本图像分别包含不同类型的目标对象； 基于多个所述样本图像构建知识图；其中，所述知识图包括与所述样本图像一一对应的多个节点和连接在相邻所述节点之间的边，所述节点表示目标对象的类型，且所述节点具有相对应的权重和隐藏状态，所述边表示各所述节点之间的相关性； 将所述知识图导入门控图神经网络，并将样本图像的特征信息输入所述门控图神经网络进行迭代训练；且在每次迭代时，各所述节点基于所述相关性聚合相邻节点的前一次迭代的隐藏状态和自身的前一次迭代的隐藏状态，通过门控循环单元对自身的隐藏状态和权重进行更新； 将待识别图像的特征信息输入训练完成的所述门控图神经网络，通过所述门控图神经网络基于所述知识图和所述权重，确定所述待识别图像中待识别对象与所述知识图中各节点所表示的类型之间的第一相似度，以对所述待识别图像中的待识别对象进行重识别； 所述将所述知识图导入门控图神经网络，并将样本图像的特征信息输入所述门控图神经网络进行迭代训练，包括： 将所述知识图导入门控图神经网络，并将样本图像的特征信息输入所述门控图神经网络，通过所述门控图神经网络确定所述样本图像与所述知识图中各节点所表示的类型之间的第二相似度； 基于所述第二相似度，确定各所述节点之间的矢量距离；其中，所述矢量距离表征各所述节点之间的相关性； 基于所述矢量距离，驱使各所述节点聚合相邻节点的前一次迭代的隐藏状态，对各所述节点自身的特征向量进行更新； 通过门控循环单元基于所述特征向量和各所述节点自身的前一次迭代的隐藏状态，对各所述节点自身的隐藏状态进行更新； 基于更新后的隐藏状态，对所述节点的权重进行更新。

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丰田自动车株式会社;清华大学，其通讯地址为：日本爱知县；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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