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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置和系统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：CN116597502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310220517.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置和系统是由李潍;陈楚艺;李小雨;柳军设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置及系统。所述模型和方法包含初级特征提取模块、局部特征提取模块、特征掩码模块、高级特征提取模块、模型训练和测试方法，旨在通过基于轻量化模型提取的全局特征与基于强化学习提取的局部特征相结合的方式来获取更为全面且具有辨识度的行人特征信息。所述装置是一种可以运行上述模型代码的电子设备。所述系统是将该模型与道路监控设备或穿戴式警用执法记录仪、目标检测算法、多目标跟踪算法相结合形成行人重识别系统。上述模型、方法、装置和系统能够对行人全局特征与局部特征全面考虑和利用，在提升性能的同时，减少网络参数量，从而实现对行人图像的快速检索和精准识别。

本发明授权基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的软注意力行人重识别模型，其特征在于，包括初级特征提取模块、局部特征提取模块、特征掩码模块和高级特征提取模块；初级特征提取模块是由卷积层、标准化层和激活层构成，其功能是对输入的图片进行预处理，并学习一些低层次的图像表示；所述局部特征提取模块是利用强化学习模型实现行人局部特征提取功能，该模块分别由位置网络、长短期记忆LSTM网络和动作网络三个部分组成，其中，所述位置网络根据输入的低层次图像表征生成局部观测区域并将其编码为一个局部特征向量，所述LSTM网络结合当前观测的局部特征向量和以前的历史向量来构建环境状态，所述动作网络根据当前的环境状态选定下一个局部区域位置，通过不断迭代确定一系列最优的行人局部特征；所述特征掩码模块由一个转换器和一个特征掩码构成，其功能是将局部特征转换为形状和尺寸与低层特征一致的掩码，并对低层特征赋予相应的权重；所述高级特征提取模块是由倒残差块、卷积标准激活层以及分类器构成，其功能在于学习一个带有局部特征加权的行人全局特征，从而优化最终的图像特征表示；用MobileNetV2网络在ImageNet上的预训练权重对初级特征提取网络PN和高级特征提取网络SN的参数进行初始化，对局部特征提取网络LN和特征掩码模块MM的参数进行随机初始化；首先，将训练集数据输入所述软注意力行人重识别模型；其次，固定LN和MM的参数，根据分类损失函数，训练更新PN和SN的参数，进行低层特征学习；然后，固定PN、MM和SN的参数，根据奖励值函数训练更新LN的参数，进行局部特征学习；最后，固定PN和LN的参数，结合分类损失函数和排序损失函数，训练更新MM和SN的参数，进行带有局部特征加权的全局特征学习。

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