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龙图腾网获悉芜湖云从科技有限公司申请的专利目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置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：CN116863303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310851116.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置是由李亚东设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置，所述目标重识别模型训练方法包括：对单应性模型进行训练；对目标重识别模型进行训练；其中所述单应性模型与目标重识别模型在训练时使用同一个骨干网进行特征特取。通过在训练过程中利用单应性模型和目标重识别模型共享同一个骨干网进行特征提取，使得目标重识别模型在处理不同摄像头视角下的目标图像时具有更好的泛化能力，提高了目标重识别模型在不同视角下同一目标的识别能力。

本发明授权目标重识别模型训练方法、目标重识别方法及控制装置在权利要求书中公布了：1.一种目标重识别模型训练方法，其特征在于，包括： 对单应性模型进行训练； 对目标重识别模型进行训练；其中所述单应性模型与目标重识别模型在训练时使用同一个骨干网进行特征特取; 所述单应性模型包括骨干网和单应性估计模块，所述对单应性模型进行训练，包括：将关联图片输入所述骨干网进行特征提取，得到第一特征图与第二特征图，其中所述关联图片为同一目标在不同相机视角下获得的；将所述第一特征图与所述第二特征图输入所述单应性估计模块进行单应性估计，得到第三图片，其中所述第三图片是所述关联图片中的其中一个图片的视角修正图片； 所述对目标重识别模型进行训练，包括：将所述第三图片输入至由所述骨干网和检测头构成的所述目标重识别模型对所述目标重识别模型进行训练；和或，将样本库中的样本图片输入至由所述骨干网和检测头构成的目标重识别模型对所述目标重识别模型进行训练； 所述将所述第三图片输入至由所述骨干网和检测头构成的所述目标重识别模型对所述目标重识别模型进行训练，包括：将所述第三图片输入所述骨干网进行特征提取，得到第三特征图；将所述第三特征图输入所述检测头，得到训练结果； 所述单应性估计模块还包括单应性神经网络模型，所述将所述第一特征图与所述第二特征图输入所述单应性估计模块进行单应性估计，得到第三图片，包括：将所述第一特征图与所述第二特征图分别进行区块划分，所述区块划分将所述第一特征图以及所述第二特征图中的任意一张图划分成了至少两个区块，其中所述第一特征图的区块与所述第二特征图中的区块为对应关系；将区块划分后的所述第一特征图与所述第二特征图输入至所述单应性神经网络模型中，得到与区块对应的单应性矩阵；基于所述单应性矩阵、所述关联图片以及区块划分后的所述第一特征图或区块划分后的第二特征图，得到所述第三图片。

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