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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重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：CN117392705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202311441287.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重识别方法是由孙婧;李宗泽;张帆设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重识别方法。该方法包括：采集目标区域图像，该目标区域图像包含可见光模态图像和红外模态图像；将目标区域图像输入到行人识别模型，获得行人身份识别结果，其中行人识别模型包含局部特征提取模块、局部特征对齐模块和特征协同学习模块，局部特征提取模块提取可见光模态和红外模态的局部特征，局部特征对齐模块对跨模态局部特征进行分组对齐，以建立跨模态联系，特征协同学习模块对各局部特征进行增强，并对全局特征和局部特征的共同优化。本发明能自适应挖掘跨模态局部特征，并为跨模态局部特征直接建立丰富的对齐关系，将全局特征的上下文关系嵌入到局部特征，显著提升了行人识别的精准性。

本发明授权一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部特征优化的可见光和红外行人重识别方法，包括以下步骤： 采集目标区域图像，所述目标区域图像包含可见光模态图像和红外模态图像； 将所述目标区域图像输入到经训练的行人识别模型，获得行人身份识别结果； 其中，所述行人识别模型包括全局特征提取模块、局部特征提取模块、局部特征对齐模块、特征协同学习模块和分类模块，所述全局特征提取模块用于提取可见光模态全局特征和红外模态全局特征；所述局部特征提取模块用于从可见光模态全局特征和红外模态全局特征中分别提取对应的可见光模态局部特征和红外模态局部特征；所述局部特征对齐模块用于对可见光模态局部特征和红外模态局部特征进行分组，得到多个跨模态组合，进而对每组跨模态局部特征进行对齐，并对不同组的跨模态局部特征进行区分；所述特征协同学习模块用于将可见光模态全局特征和红外模态全局特征嵌入到对应的各局部特征，得到增强局部特征，并将该增强局部特征与全局特征进行协同优化；所述特征协同学习模块的输出特征传递给所述分类模块，对行人身份进行分类。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号；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”。