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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于局部数据增强的ViT行李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：CN119625589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411385265.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于局部数据增强的ViT行李重识别方法是由陈良银;罗张伟;刘高源;罗坤;易笑澜;罗富玮;程于耀;扶幸霖设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部数据增强的ViT行李重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于局部数据增强的ViT行李重识别方法，旨在提高自动化行李分拣中的识别准确性。传统的RFID技术成本高且易受干扰，因此引入计算机视觉技术成为新趋势。方法包括以下步骤：首先，构建包含1500个不同身份行李的数据集，每个行李有10张不同角度的照片，使用LabelMe和YOLOv5进行标注和检测；其次，在行李值机和分拣流水线上布置多个摄像头采集行李图像；然后，基于ViT模型，应用局部数据增强技术和位置激励模块，以提升模型对行李结构特征的关注和泛化能力；接着，通过多层视觉转换模块计算行李特征，并采用余弦距离进行身份比对；最后，使用身份损失、三元组损失和对比损失优化模型，以提升识别准确性。

本发明授权一种基于局部数据增强的ViT行李重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部数据增强的ViT行李重识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1、构建行李数据集，创建了带身份标签的行李数据集LReID-1500；视频由五个摄像头录制，覆盖分拣流水线的各个位置，总时长148小时，包含超过10万个不同身份的行李；数据集制作结合了LabelMe和YOLOv5工具；LabelMe用于人工标注，YOLOv5用于目标检测，将检测结果裁剪后构建数据集；LReID-1500包含1500个不同身份的行李，共15000张图片，每件行李平均10张不同角度的照片；制作步骤包括：用LabelMe和视频制作小批检测数据集，初始化并微调YOLOv5网络，生成标注有行李边界框的视频，每4帧提取一张图片，裁剪边界框生成备用数据集，最后人工筛选排除重复图片，并完成对无标签数据集的人工标注； 步骤2、构建本地行李分拣流水线视频采集环境，包含行李分拣流水线多个视域不交叉摄像头、视频流传输服务器； 步骤3、构建本地行李值机视频采集环境，包含行李值机台拍摄摄像头、视频流传输服务器； 步骤4、得到行李值机图像与行李在流水分拣线上不同视域下拍摄视频； 步骤5、部署本地行李重识别特征计算LocEnViT模型；LocEnViT行李重识别模型在多尺度特征融合ViT基线重识别模型的基础上进行改进,LocEnViT模型使用滑动窗口将视频中行李图像划分为具有重叠像素的小图块,使用线性投影与额外信息添加将小图块xi∈RH×P×P转换为输入标记序列Zo 其中，vPE∈R1×D表示-组对所有标记序列通用的可学习位置信息向量，以此来表征小图块在输入图像中的空间位置信息；表示为不同摄像头相应的可学习视点信息向量；LocEnViT模型，在局部数据增强的过程中对小图块xi∈RH×P×P随机选取并复制H个由相邻小图块组成的矩形，每个矩形区域由l个小图块组成，用作数据增强的锚点样本输入序列使用多层视觉转换模块将输入标记序列Zo、进行特征提取；在局部数据增强的过程中用作数据增强的锚点样本输入序列进行数据增强得到相对应的正样本输入序列并对进行线性投影与额外信息添加， 从而得到对应的锚点样本标记序列 步骤6、通过本地行李重识别特征计算模型，使用多层视觉转换模块与局部特征数据增强模块，计算不同行李之间的重识别特征； 步骤7、将不同行李之间的重识别特征代入距离公式；判断两个目标行李是否属于同一身份。

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