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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于姿态估计和非局部网络的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：CN114627506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210287449.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法是由宦若虹;占孜伟;池凯凯设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于姿态估计和非局部网络的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姿态估计和非局部网络的行人重识别方法，先通过获取行人图像，提取关节点热力图和全局特征图，将全局特征图与关节点热力图进行元素间相乘，得到关节点局部特征。然后将关节点局部特征拼接并经过卷积操作得到第一特征图，将第一特征图通过非局部神经网络捕获每个关节点像素之间的相关性，得到局部前景特征图。最后融合全局特征图和局部前景特征图，将融合特征图进行全局平均池化得到的行人特征向量，采用行人特征向量进行比对，输出识别结果。本发明克服全局特征与局部特征的单一性问题，提高了行人重识别的准确率。

本发明授权基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法，其特征在于，所述基于姿态估计和非局部网络的行人重识别方法，包括： 获取行人图像，分别通过姿态估计网络提取关节点热力图，通过全局特征提取网络提取全局特征图； 将全局特征图与关节点热力图进行元素间相乘，得到关节点局部特征，然后将关节点局部特征拼接并经过卷积操作得到第一特征图，将第一特征图通过非局部神经网络捕获每个关节点像素之间的相关性，得到局部前景特征图； 融合全局特征图和局部前景特征图，得到融合特征图； 将待检索行人图像的融合特征图进行全局平均池化得到的特征向量，与检索图像库中的各个行人图像的特征向量进行相似度比较，输出识别结果； 其中，所述姿态估计网络、全局特征提取网络采用高分辨率网络HRNet-W32； 所述通过全局特征提取网络提取全局特征图，包括： 将高分辨率网络HRNet-W32中子网络的输出通过对应输入通道数的瓶颈块生成对应的特征图，并将这些特征图经过上采样，使得各个上采样后的特征图所对应的宽度和高度相等，然后将上采样后的特征图进行拼接，得到最终的全局特征图； 所述融合全局特征图和局部前景特征图，得到融合特征图，包括： 将全局特征图Fg和局部前景特征图Fhp转换为三个非线性映射特征，如下式所示： Fq＝Wq·Fhp； Fk＝PkWk·Fg； Fv＝PvWv·Fg； 其中的Wq，Wk，Wv是三个1×1的卷积，Pk和Pv是金字塔平均池化； 对Fq和Fk进行点乘计算，然后用SoftMax进行归一化处理得到关系矩阵M，公式如下： 其中的T为矩阵转置； 将关系矩阵M与经过金字塔平均池化的Fv进行矩阵间相乘，得到特征Fc，Fc＝M·Fv； 将特征Fc与局部前景特征图Fhp进行拼接，然后通过卷积操作得到最终的融合特征图Fh，Fh＝ConvconcatFc，Fhp； 式中，concat表示拼接，Conv表示卷积。

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