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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于扩散模型的跨模态行人重识别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：CN116246307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310130195.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于扩散模型的跨模态行人重识别方法是由胡鹏;林文水;戴平阳设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的跨模态行人重识别方法在说明书摘要公布了：基于扩散模型的跨模态行人重识别方法，属于图像检索领域。通过扩散模型解决由于光照条件剧烈变化引起的识别同一行人的问题，以此来解决跨模态检索问题。1对多个红外数据集和可见光数据集进行划分，每个训练阶段中划分出红外样本数据集和可见光样本数据集，且每个数据中包含两个正样本和多个负样本；2使用resnet50网络提取图片信息，并形成一张尺寸更小的张量。3使用两个扩散模型分别对两个样本数据集的张量进行重构并计算损失函数，使得模型能够提取样本中的信息；4将在一个样本数据集中训练扩散模型应用到另一个样本数据集中进行样本的重构，并使用引导网络引导模型生成正样本，增强模型的跨模态行人重识别的能力。

本发明授权基于扩散模型的跨模态行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型的跨模态行人重识别方法，其特征在于包括以下步骤： 1对多个红外数据集和可见光数据集进行划分，每个训练阶段中划分出红外样本数据集和可见光样本数据集，且每个数据中包含两个正样本和多个负样本； 2使用resnet50网络提取图片信息，并形成一张尺寸更小的张量； 3使用两个扩散模型分别对两个样本数据集的张量进行重构并计算损失函数，使得模型能提取样本中的信息； 4将在一个样本数据集中训练扩散模型应用到另一个样本数据集中进行样本的重构，并使用引导网络引导模型生成正样本，增强模型的跨模态行人重识别的能力，具体的步骤如下： 4a随机初始化可见光模态中的编码器Ev和红外模态中的编码器Ei，两个编码器的模型结构一样，都是在resnet50后面加上全连接网络的分类器； 4b从数据集中随机采样一个可见光图片xv,时间t＝T,p～N0,1分布初始为纯高斯分布； 4c从p分布中采样一个噪声并将该噪声和时间t一起输入到UNetDFv网络中；得到网络的输出然后与进行线性组合，得到t-1时刻非分类器引导扩散模型的输出 4d将输入到中； 4e通过如下公式得到t时刻可见光图片的噪声状态并输入到 4f通过如下公式计算编码器和输出之间的相似性； 4g计算得到的相似性的关于ε的导数，并从纯高斯分布中采样一个噪声z；然后将导数和z通过如下公式求和，得到分类器引导扩散模型在t-1时刻的状态的分布 4h从步骤4b开始重复执行，t＝t-1；直到t＝0时结束循环，得到分布 4i从分布采样一个张量输入到全连接网络中，得到one-hot，与可见光的数据集中的行人图片的one-hot向量计算距离，距离最近的即为相应的行人。

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