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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督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：CN120032392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510190011.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督行人重识别方法是由张云佐;连玮琪;薛丽烨;张璐琦;王辉;张志国;陈丹;霍磊设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督行人重识别方法，主要包含以下步骤：将无监督行人重识别数据集输入到跨相机联合学习框架；在跨相机联合学习框架中，提取相机内的局部特征和跨相机的全局特征，结合两者捕捉跨相机特征分布的依赖关系并生成伪标签；通过多尺度通道交互注意力模块建模通道间的关系，提升身份相关特征的区分度并抑制背景干扰；使用时空标签惩罚机制，结合时间信息细化标签分布，提高对伪标签不确定性的鲁棒性；构建损失函数迭代调整网络参数以优化模型；在训练阶段，对查询行人图像与图像库进行相似性比较，查找同一行人的图像。本发明有效解决了行人图像的无标签跨相机差异问题，增强了行人重识别的鲁棒性。

本发明授权一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨相机通道信息交互和时空语义感知的无监督行人重识别方法，其特征在于包括以下步骤： S1:获取无监督行人重识别数据集，并将其输入到搭建的模型中； S2:在跨相机联合学习框架中，同时提取相机内的局部特征和跨相机的全局特征，生成在相机内外一致的特征表示，结合局部和全局特征，捕捉跨相机特征分布的依赖关系，生成伪标签； S3:在多尺度通道交互注意力模块中，通过建模通道间的关系优化特征表达，关注身份相关特征的区分度并抑制背景干扰； 所述的多尺度通道交互注意力模块包括通道分组、通道混洗、多尺度通道交互分支和多尺度空间分支；多尺度通道交互分支使用多尺度卷积进行多尺度分支间通道信息的交互，每个通道结合来自其他通道的信息；多尺度空间分支使用多尺度卷积与空间注意力机制结合，有效整合不同感受野的空间信息，增强模型对行人局部关键区域和全局特征分布的感知能力；最后，使用通道混洗进行所有通道间关系的建模与交互； S4:使用时空标签惩罚机制，结合时间信息赋予样本更加细致的标签分布； 所述的时空标签惩罚机制包括相机内时间约束和相机间时间与编号约束，通过结合两种约束生成最终匹配置信度；使用相机内时间约束，对于属于同一相机的行人，根据伪时间戳的接近程度，调整其匹配置信度；使用相机间时间与编号约束，对于来自不同相机的行人，根据时间间隔和相机编号信息，调整其匹配置信度；综合相机内和相机间约束，生成最终匹配置信度，将匹配置信度融入伪标签生成过程，优化标签分布； S5:通过设计损失函数迭代调整网络参数以优化模型性能； S6:在每个训练阶段中，将查询的行人图像与图像库中的行人图像进行相似性比较，查找同一行人的图像。

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