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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的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：CN120032395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510510822.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的方法是由张桂芳;陈祈翰;刘丁岳;查启威;董一锋;李雨生设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的方法，该方法包括：将可见光图像和红外图像输入至二分分离器中进行二分操作，生成二分混合图像；对可见光图像和红外图像利用图像编码器进行图像编码，生成图像特征；对可见光图像、红外图像和二分混合图像通过文本生成模块和文本编码器进行编码，生成文本特征；本发明提出的二分混合辅助方法，能够深入分析可见光与红外图像之间的差异，通过特定的混合策略，有效弥补可见与红外的文本预测差异，从而在复杂的红外图像场景中更好地识别行人，提升了红外行人重识别的准确率。

本发明授权基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二分混合的视觉语言红外行人重识别网络模型的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、基于图像二分机制构建二分分离器和混合器，二分分离器和混合器构成二分混合模块，基于多样嵌入扩展网络构建图像编码器，基于图文融合机制构建图文协同混合模块，图像编码器、二分混合模块、文本生成模块、ViLT模型的文本编码器和图文协同混合模块构成行人重识别网络模型；步骤2、将可见光图像和红外图像输入至二分分离器中进行二分操作，得到图像剪裁块；将图像剪裁块输入至混合器中进行剪裁块交换，生成二分混合图像；步骤3、将可见光图像和红外图像输入至图像编码器中进行图像编码，生成图像特征；步骤4、对可见光图像、红外图像以及二分混合图像通过文本生成模块和文本编码器进行编码，生成文本特征；步骤5、将图像特征和文本特征输入至图文协同混合模块中进行混合集权操作，并通过注意力权重控制器进行特征集融合，生成权重集成特征；步骤6、基于图像特征构建交叉熵损失、三元组损失、中心引导对挖掘损失和正交损失；基于权重集成特征构建双向加权分布损失；基于交叉熵损失、三元组损失、中心引导对挖掘损失、正交损失和双向加权分布损失优化识别网络模型，得到优化后的行人重识别网络模型；利用优化后的行人重识别网络模型，得到识别结果。

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