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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐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：CN119832599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411938930.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐方法是由戴平阳;纪荣嵘;孙震设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐方法，包括以下步骤：S1、利用共享的同一个图像特征提取器对RGB图像和草图进行特征提取，并利用文本特征提取器对文本进行特征提取；S2、使用融合特征提取器对草图和文本的特征进行特征融合；S3、局部特征通过过滤处理将冗余的特征滤除，再通过跨模态域内对比学习模块进行模态间细粒度特征深度融合，实现细粒度特征对齐；S4、全局特征通过超平面约束模块，将同一行人id的三种模态的全局特征在共享空间中的分布约束到一个超平面中；S5、同一个超平面中的全局特征通过对比学习将三种模态进行对齐，最终实现文本检索RGB图像、草图检索RGB图像、文本融合草图检索RGB图像。

本发明授权一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种用于集成多模态行人再识别的跨模态分组对齐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用共享的同一个图像特征提取器对RGB图像和草图进行特征提取，并利用文本特征提取器对文本进行特征提取； S2、使用融合特征提取器对草图和文本的特征进行特征融合，用于支持草图融合文本的检索方式； S3、局部特征通过过滤处理将冗余的特征滤除，再通过跨模态域内对比学习模块进行模态间细粒度特征深度融合，实现细粒度特征对齐； S4、全局特征通过超平面约束模块，将同一行人id的三种模态的全局特征在共享空间中的分布约束到一个超平面中； 步骤S4的具体过程为： S41、将属于不同类别但属于同一模态的特征之间的距离小于阈值，即将不同行人类别的RGB模态特征之间的距离与草图模态、文本模态和融合模态各自同模态之间的距离差小于阈值，形式化表示为立体图形的四条棱的差值小于阈值； S42、对于任意两个不同的行人id，使得行人id1的RGB模态特征和行人id2的草图、文本和融合模态特征之间的距离与行人id1的草图、文本和融合模态特征和行人id2的RGB模态特征之间的距离对应相等，形式化表示为立体图形的两个平面和一个对角面上对角线的长度相等； S43、通过超平面约束，同一行人id的RGB模态、草图模态、文本模态和融合模态这四种模态的特征在共享空间上的分布就会呈现一个超平面； S5、同一个超平面中的全局特征通过对比学习将三种模态进行对齐，最终实现文本检索RGB图像、草图检索RGB图像、文本融合草图检索RGB图像。

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