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龙图腾网获悉南京博雅集智智能技术有限公司申请的专利一种非机动车行人重识别方法和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：CN115205890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210524755.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种非机动车行人重识别方法和系统是由鞠蓉设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非机动车行人重识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非机动车行人重识别方法和系统，包括以下步骤：根据同一场景不同摄像头下的监控视频构建非机动车行人重识别数据集；对所述的非机动车行人重识别数据集进行人体检测得到局部人体图像，并对全局图像特征和局部人体图像进行预处理；使用预处理后的全局图像特征和局部人体图像对预设的非机动车行人重识别网络模型进行训练；使用训练后的非机动车行人重识别网络模型对待识别目标图像进行特征提取。本发明为了充分利用全局图像和局部人体图像得到全局特征和局部特征，使用预处理后的全局行人图像和局部人体图像训练非机动车行人重识别模型，采用特征融合模块自适应为全局特征和局部特征分配权重，解决非机动车行人重识别问题。

本发明授权一种非机动车行人重识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种非机动车行人重识别方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤一：根据同一场景不同摄像头下的监控视频构建非机动车行人重识别数据集； 步骤二：根据预训练的人体检测器对所述的非机动车行人重识别数据集进行人体检测得到局部人体图像，并对全局图像特征和局部人体图像进行预处理； 步骤三：使用所述步骤二过程预处理后的全局图像特征和局部人体图像对预设的非机动车行人重识别网络模型进行训练； 步骤四：使用训练后的非机动车行人重识别网络模型对待识别目标图像进行特征提取； 所述步骤三过程中具体的训练方式为：首先将全局图像特征输入到一个简单的二分类网络，得到一个B×2的特征fw，根据fw赋予全局图像特征和局部人体特征的权重，若判别目标是骑行人，则其局部人体部分应获取更高的关注，最后，我们将全局图像特征和局部人体特征进行融合： F＝Fg·w1+Fh·w2 其中，Fg和Fh分别表示全局图像特征和局部特征，特征F最终用于非机动车行人重识别； 为了让网络具备更佳的识别能力，同时使用了用于分类的交叉熵损失函数和用于度量学习的三元损失函数作为训练过程的损失函数： L＝αLce+βLtriplet 其中，Lce表示交叉熵损失，Lce表示三元组损失，α和β分别表示两种损失函数的权重，交叉熵损失函数表示为： 其中N表示最小批处理的图片数目，yi表示特征Fi的类别，C表示类别数目； 三元组损失其中的三元分别表示锚点样本、负样本和正样本，其中锚点样本为训练数据集中随机选取的一个样本，正样本和锚点样本属于同一类，负样本和锚点样本属于不同类，三元组损失函数学习的目的是为了使得同类的类内差距趋于最小，而不同类的类间差距趋于最大，其损失函数可以表示为： 其中，α表示边缘超参数，和分别表示锚点样本特征、正样本特征和负样本特征。

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