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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质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：CN114220078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202111358114.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质是由邵晓雯;潘华东设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质，该方法包括：基于目标重识别模型分别对包括待识别目标的待识别图像以及包括多个搜索图像的搜索数据集进行处理，得到重识别结果，重识别结果包括搜索数据集中与待识别目标匹配的搜索图像；目标重识别模型包括主干网络与至少两个分支网络，主干网络用于获取训练数据中样本图像的样本特征；分支网络用于对样本特征进行处理得到特征图，并对特征图进行分类得到分类结果；目标重识别模型的损失值由第一损失值与第二损失值确定，第一损失值为对所有分支网络输出的特征图进行解耦处理得到的损失，第二损失值为每个分类结果的损失。通过上述方式，本申请能够提升目标重识别的性能。

本发明授权一种目标重识别方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标重识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像与搜索数据集，所述待识别图像包括待识别目标，所述搜索数据集包括多个搜索图像； 基于目标重识别模型分别对所述待识别图像与所述搜索数据集进行处理，得到重识别结果，所述重识别结果包括所述搜索数据集中与所述待识别目标匹配的搜索图像； 其中，所述目标重识别模型是基于训练数据训练的，所述训练数据包括多个样本图像，所述目标重识别模型包括主干网络与至少两个分支网络，所述主干网络用于获取所述样本图像中的特征，得到样本特征；所述分支网络用于对所述样本特征进行处理得到特征图，并对所述特征图进行分类得到分类结果；所述目标重识别模型的损失值由第一损失值与第二损失值确定，所述第一损失值为对所有所述分支网络输出的特征图进行解耦处理得到的损失，所述第二损失值为每个所述分类结果的损失；所述至少两个分支网络包括第一分支网络和第二分支网络，所述第一分支网络和所述第二分支网络的结构相同，其中，所述第一分支网络为车辆分支网络，所述第二分支网络为摄像头分支网络，所述基于目标重识别模型分别对所述待识别图像与所述搜索数据集进行处理，得到重识别结果的步骤，包括： 通过所述目标重识别模型中的车辆分支网络和摄像头分支网络分别对所述待识别图像与所述搜索数据集中的搜索图像进行处理，得到第一输出特征和第二输出特征，所述第一输出特征包括所述待识别图像的第一分类特征与所述待识别图像的第二分类特征，所述第二输出特征包括所述搜索图像的第一分类特征与所述搜索图像的第二分类特征，所述第一分类特征为车辆特征，所述第二分类特征为摄像头感知特征；基于所述第一输出特征与所述第二输出特征，生成所述重识别结果； 所述基于所述第一输出特征与所述第二输出特征，生成所述重识别结果的步骤，包括： 根据所述待识别图像的车辆特征与所述搜索图像的车辆特征确定第一相似度；根据所述待识别图像的摄像头感知特征与所述搜索图像的摄像头感知特征确定第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度确定所述重识别结果。

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