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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于块间阶梯式TRANSFORMER的目标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：CN119723185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411788583.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于块间阶梯式TRANSFORMER的目标重识别方法及系统是由黄智勇;虞智;钟代笛;仲元红;韩术;侯明阳;苗帅;王世伟;李虓宇设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于块间阶梯式TRANSFORMER的目标重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于块间阶梯式Transformer的目标重识别方法及系统，该系统提出了一种新颖的特征提取网络，称为基于多子空间特征调整的块间阶梯式TransformerIBLSFormer，用于目标重识别。IBLSFormer的核心是多子空间特征调整MSFA模块。其可以在欧氏距离子空间、余弦距离子空间和KL散度子空间等多个子空间中通过类‑补丁交互动态调整特征，增强显著补丁标记并削弱非显著补丁标记。此外，在内部编码器块MSFA中嵌入从窄到宽的阶梯式约束以优化特征学习。大量实验表明，IBLSFormer在学习判别性和鲁棒性表示以进行目标重识别方面优于其他方法。

本发明授权基于块间阶梯式TRANSFORMER的目标重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于块间阶梯式TRANSFORMER的目标重识别方法，其特征在于，包括步骤： 构建目标重识别网络； 所述目标重识别网络采用块间阶梯式TRANSFORMER作为特征提取网络；所述块间阶梯式TRANSFORMER包括深度由浅及深的多级编码器块组，每级编码器块组中堆叠有相同数量的多个编码器块，在每个编码器块的首层设置多子空间特征调整模块，由浅及深的多级编码器块组的多子空间特征调整模块的约束由窄及宽；所述多子空间特征调整模块通过类补丁交互增强与类标记关联更强的补丁标记，削弱与类标记关联更弱的补丁标记，类补丁交互在包括欧氏距离子空间、余弦距离子空间和KL散度子空间在内的多个子空间中进行； 在块间阶梯式TRANSFORMER进行特征提取前，同构滑动窗口将目标图像分割为N个补丁并通过线性映射进行处理，一个额外的类标记表示一个可学习的类被附加到输入中，D表示类的维度； 输入块间阶梯式TRANSFORMER的特征表示为，其中表示线性映射函数，是位置嵌入； 所述多子空间特征调整模块的处理流程包括步骤： 对输入的特征序列，分别计算其类标记与补丁标记在欧氏距离子空间、余弦距离子空间和KL散度子空间中的距离、和； 根据、和计算特征序列中每个补丁的显著性向量； 对显著性向量进行归一化，得到每个补丁的归一化显著性向量； 将每个补丁的标记与该补丁对应的归一化显著性向量相乘，生成了包含显著性特征的新补丁标记； 将类标记与新补丁标记连接起来，生成带权重的标记序列，得到加权的特征序列； 对目标重识别网络进行训练及测试； 应用测试完成的目标重识别网络进行目标重识别。

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