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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再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：CN116503900B 。

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：202310350709.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再识别方法是由陈莹;李云裳设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再识别方法，属于行人再识别技术领域。本发明利用实例归一化提取浅层网络的风格信息，并结合激励挤压方式的通道注意力机制提取关注的重点，并且融合两个模态的域不变风格信息从而组成了第三个分支的输入。然后送入参数共享的三分支网络进行共有特征提取。在特征空间约束方面，还提出了一种新型三模态三元组损失函数，其通过限制正负样本与锚点的模态来加强类间约束。实验结果证明，本发明通过增强特征风格信息以及加强模态约束，能够有效地提高行人再识别方法的精度。

本发明授权基于实例归一化风格融合模块的三模态行人再识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态行人再识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于ResNet50网络构建行人再识别双流网络，将跨模态图像分别输入所述行人再识别双流网络中，输出识别结果； 所述行人再识别双流网络的训练过程包括： 步骤一：构建待训练红外图像集以及可见光图像集，初始化所述行人再识别双流网络； 步骤二：将待训练的红外图像和可见光图像分别通过所述ResNet50网络的第一个卷积块Conv1提取可见光模态特有特征xrgb和红外模态特有特征xir； 步骤三：分别对所述可见光模态特有特征xrgb和红外模态特有特征xir进行实例归一化，并分别计算得到归一化前后的特征差； 步骤四：分别对所述特征差进行挤压激励操作，得到可见光模态和红外模态下的域不变风格特征，并对两种模态的域不变风格特征求均值得到第三模态特征 步骤五：通过所述行人再识别双流网络的剩余部分，从提取三模态共享特征； 步骤六：将三种模态的池化特征作为三模态三元组损失的输入，计算方式如下： 其中，P代表每个批次选取的行人身份数目，K表示每个行人的照片数量，ρ表示损失函数的阈值，f表示全局平均池化后的特征，其中下标m1,m2∈{rgb,ir,c}分别代表三种模态，即红外ir、可见光rgb以及生成的混合模态c，上标i以及j代表行人的身份，a则代表锚点； 最后经过分类器进行分类和身份损失的约束： 其中，N表示批次数量；pi表示身份为i的行人被识别正确的概率； 步骤七：基于所述三模态三元组损失和身份损失的共同约束完成对所述行人再识别双流网络的训练。

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