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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利自适应建模域特征的域泛化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：CN115661923B 。

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：202211281152.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权自适应建模域特征的域泛化行人重识别方法是由李玺;张芃怡;窦洹彰;于云龙设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应建模域特征的域泛化行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应建模域特征的域泛化行人重识别方法，用于在给定多个不同域数据训练的情况下，消除不同域的冲突，对行人建模良好的特征表达，用于检索和匹配任务。该方法具体包括如下步骤：建立用于提取彩色图像的主干深度神经网络；建立子特征嵌入网络；建立域样本自适应的子特征组合模块；建立静态域通用特征提取模块；建立域样本自适应特征与域通用特征融合模块；基于前述模型结构进行预测模型训练，并得到最终的训练好的神经网络模型。本发明适用于多域数据训练测试下的行人重识别，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。

本发明授权自适应建模域特征的域泛化行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应域特征建模的域泛化行人重识别方法，其特征在于包括以下步骤： S1、获取用于训练行人重识别网络的多源域数据集； S2、构建行人重识别网络，所述行人重识别网络包括主干深度神经网络、若干嵌入于主干深度神经网络中的跨域嵌入块以及连接于主干深度神经网络后的分类网络； 所述主干深度神经网络采用ResNet-50-IBN模型，用于从输入的域样本中提取基础特征进而用于后续的跨域特征表达；ResNet-50-IBN模型中除第一个阶段Stage之外的每个阶段中最后一个特征表达瓶颈块被替换为一个跨域嵌入块； 所述跨域嵌入块包含子特征嵌入网络、域样本自适应的子特征组合模块、静态域通用特征提取模块以及动静特征融合模块，跨域嵌入块的块输入为当前跨域嵌入块前端级联的特征表达瓶颈块的输出；所述子特征嵌入网络有多个，分别用于从所述块输入中提取出域无关子特征，将所有子特征嵌入网络提取的域无关子特征构建为公共子特征嵌入空间；所述域样本自适应的子特征组合模块中，先利用域感知适配器根据当前域样本自适应的生成公共子特征嵌入空间中每个域无关子特征的权重，然后再对公共子特征嵌入空间中所有域无关子特征进行加权聚合，获得动态域样本自适应特征；所述静态域通用特征提取模块，用于从所述块输入中提取静态域通用特征；所述动静特征融合模块，用于融合静态域通用特征与动态域样本自适应特征并进行精调，最终得到的特征作为跨域嵌入块的块输出； 所述分类网络用于根据所述主干深度神经网络的最终输出进行分类； S3、基于所述多源域数据集对构建的行人重识别网络进行模型训练，并将最终训练好的行人重识别网络去除分类网络后，用于对未知的目标域图像数据进行行人重识别。

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