买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市安软慧视科技有限公司申请的专利基于极化自注意力的行人重识别方法、系统及相关设备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：CN114792430B 。

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：202210462489.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于极化自注意力的行人重识别方法、系统及相关设备是由闫潇宁;陈晓艳;杨坤志;张东洋设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极化自注意力的行人重识别方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉领域，提供了一种基于极化自注意力的行人重识别方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取具有行人图片的拍摄数据集，并对拍摄数据集进行预处理，得到待划分数据集；将待划分数据集划分为训练集和测试集，每一行人图片具有真实标签；构建包含双支结构和极化自注意力机制结构的行人重识别模型；以训练集作为输入，以训练集对应的真实标签作为参数调试的参照，利用Adam优化算法对行人重识别模型进行训练，得到训练参数权重；以训练参数权重作为测试权重，以测试集为行人重识别模型的输入，得到对于测试集的行人重识别结果。本发明减少了特征提取过程中的信息损失，并结合全局和局部的特征提取提高了行人重识别的准确度。

本发明授权基于极化自注意力的行人重识别方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于极化自注意力的行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取具有行人图片的拍摄数据集，并对所述拍摄数据集进行预处理，得到待划分数据集； 将所述待划分数据集划分为训练集和测试集，其中，所述训练集和所述数据集中的每一张所述行人图片都具有真实标签； 构建包含双支结构和极化自注意力机制结构的行人重识别模型； 以所述训练集作为所述行人重识别模型的输入，并以所述训练集对应的所述真实标签作为参数调试的参照，利用Adam优化算法对所述行人重识别模型进行训练，得到训练参数权重； 以所述训练参数权重作为所述行人重识别模型的测试权重，以所述测试集为所述行人重识别模型的输入，得到对于所述测试集的行人重识别结果； 其中，所述行人重识别模型以卷积神经网络作为特征提取网络，所述卷积神经网络包含输入层、卷积层、特征提取层、输出层，其中的所述卷积层包括多个；所述双支结构包含全局分支和局部分支，所述双支结构位于所述卷积层与所述输出层之间；所述极化自注意力机制结构包含通道自注意力分支和空间自注意力分支，所述极化自注意力机制结构位于每一个所述卷积层之后； 对于所述极化自注意力机制结构，定义经过所述卷积层输出的所述行人图片的特征矩阵为X，所述通道自注意力分支的权重为AspX，则所述通道自注意力分支的权重AspX满足关系式1： AspX＝FSG[σ3FSMσ1FGPWqX×σ2WvX]1 定义所述空间自注意力分支的权重为AchX，则所述空间自注意力分支的权重AchX满足关系式2： 以上关系式1、2中，Wq、Wv、均为1*1的卷积操作，σ1、σ2、σ3均为张量变形操作，FSM为softmax操作，FGP为全局平均池化操作，FSG为Sigmoid函数； 定义所述通道自注意力分支的权重AspX与所述空间自注意力分支的权重AchX的并联融合结果为PSApX，则所述并联融合结果PSApX满足关系式3： PSApX＝Zch+Zsp＝AchX⊙chX+AspX⊙spX3 以上关系式3中，PSApX作为所述极化自注意力机制结构的输出，⊙ch为按通道相乘操作，⊙sp为按空间相乘操作，Zsp为所述空间自注意力分支的输出，Zch为所述通道自注意力分支的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市安软慧视科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区沙头街道天安社区深南大道6019号金润大厦9A1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。