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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利行人重识别特征提取模型构建和行人重识别方法及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：CN119832589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411775316.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权行人重识别特征提取模型构建和行人重识别方法及装置是由孙文博;胡少龙;周园;陈宝剑设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人重识别特征提取模型构建和行人重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电子技术领域，公开了行人重识别特征提取模型构建和行人重识别方法及装置，本发明提供的行人重识别特征提取模型构建方法，通过执行相机内部样本聚类来更加充分地探寻行人身份之间的潜在关系，并通过相机内部样本聚类与总体样本聚类来将众多摄像机之间的行人身份信息构建关联进而选取出保持相机不变性的样本用于模型的相机不变性学习，可以降低模型对相机视野变化的敏感性，使得行人重识别模型更加关注行人身份的变化而不是摄像机的变化，解决了相关技术中行人重识别任务涉及相机拍摄角度、背景、相机参数等因素不同导致的相机之间的样本特征差异过大误导模型对行人身份进行识别的问题。

本发明授权行人重识别特征提取模型构建和行人重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别特征提取模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个不同相机分别对应多个图像样本的第一特征向量和第二特征向量，所述第一特征向量是基于预先构建第一特征提取模型对应图像样本进行特征提取得到的，第二特征向量是基于预先构建第二特征提取模型对应图像样本进行特征提取得到的； 基于各相机的多个图像样本的第一特征向量对该相机的多个图像样本数据进行聚类，得到对应相机的多个第一聚类集群； 基于不同相机分别对应的多个图像样本的第一特征向量对不同相机的多个图像样本数据进行全局聚类，得到多个第二聚类集群，基于不同相机分别对应的多个图像样本的第二特征向量对不同相机的多个图像样本数据进行全局聚类，得到多个第三聚类集群； 计算各相机的各第一聚类集群与各第二聚类集群和第三聚类集群之间的相机变化差异值； 基于不同相机分别对应的多个第一聚类集群中的至少一个目标第一聚类集群构建相机不变性数据集，所述目标第一聚类集群为相机变化差异值大于预设阈值的第一聚类集群； 利用所述相机不变性数据集中各图像数据以及对应的特征向量分别对所述第一特征提取模型和第二特征提取模型进行训练，直至满足预设条件，得到行人重识别特征提取模型； 所述各相机的各第一聚类集群与各第二聚类集群和第三聚类集群之间的相机变化差异值通过如下步骤计算得到： 基于来自不同特征空间的三种带有伪标签的数据集、和，根据不同的特征空间的聚类结果提供多样性信息来计算集群间相机变化差异性： 其中，表示在相机Pi内部聚类过程中来自于集群J的样本集合，表示在编码器F总体样本聚类过程中来自于集群K的样本集合，表示编码器G总体样本聚类过程中来自于集群L的样本集合，表示取交集运算所得集合的样本数量，表示取并集运算所得集合的样本数量，表示相机Pi的集群J的样本集合与和之间的相机变化差异值。

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