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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法及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：CN117274621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311153922.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法及系统是由蒋广琪;何杰;刘毅;官威;徐守坤设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法及系统，包括采集车辆图像，并构建数据集；在多元互相关信息提取分支中引入Transformer和高阶重构的互相关模型，融合基于Transformer的特征和高阶重构特征的多元关键信息，通过像素级相关操作捕捉多元信息间的互补信息；利用局部感知的细粒度表示分支将特征图划分为多个子区域来学习局部感知特征以定位车辆图像的重要区域；将两个分支的目标特征图采用三元组损失和交叉熵损失构建的目标函数进行优化，获得车辆重识别结果。本发明克服现有方法在图像中捕捉高阶细粒度的特征和特征之间的关系不足的问题。

本发明授权基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于局部感知和多元互相关信息的重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集车辆图像，并构建数据集； 步骤二、在多元互相关信息提取分支中引入Transformer和高阶重构的互相关模型，融合基于Transformer的特征和高阶重构特征的多元关键信息，通过像素级相关操作捕捉多元信息间的互补信息； 步骤二具体包括： 步骤21、将CNN提取特征图展平为2D补丁；和分别为高度、宽度和通道，； 步骤22、利用Transformer模块通过残差连接和归一化层对多头自监督模块的输入和输出进行处理，得到特征向量； 步骤23、引入前馈网络FFN生成像素上下文感知特征图； 步骤24、对特征图进行张量重构； 步骤25、利用通道生成器、宽度生成器和高度生成器对特征图通过不同角度的池化、卷积和Sigmoid激活，获得三个角度的上下文注意图； 步骤26、获得的上下文注意图通过元素级乘积获得细粒度上下文特征，公式为： 其中，T={t 1,t 2...t i…t CHW }，T是输入的特征图；t i 表示特征图的第i个特征；为上下文注意图，为细粒度上下文特征； 步骤27、将上下文子注意图使用加权平均数进行聚合，得到高阶张量，公式为： 其中，为规范化因子，为子注意图； 步骤28、对重构的高阶张量进行全局平均池化处理，得到高阶信息的目标特征图； 步骤29、采用像素化的操作来融合特征向量和，公式为： 其中，为上下文感知特征图； 步骤三、利用局部感知的细粒度表示分支将特征图划分为多个子区域来学习局部感知特征以定位车辆图像的重要区域； 步骤四、将两个分支的目标特征图采用三元组损失和交叉熵损失构建的目标函数进行优化，获得车辆重识别结果。

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