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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多模态适配器的行人重识别方法、设备及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：CN120894835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511415477.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多模态适配器的行人重识别方法、设备及介质是由鲁鸣鸣;乐泽炜;王晋溪设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态适配器的行人重识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于多模态适配器的行人重识别方法、设备及介质，所述方法包括如下步骤：收集行人重识别数据，包括行人的图像数据以及对应的文本描述；对行人重识别数据进行数据增强，数据增强用于处理缺乏文本描述的图像数据，生成该图像数据对应的文本描述；基于多模态大语言模型对文本描述进行文本增强；构建多模态适配器，生成文本适配嵌入与图像适配嵌入，与原始的文本嵌入和图像嵌入进行叠加，得到文本融合特征和图像融合特征；利用文本融合特征和图像融合特征进行行人重识别预测，实现行人重识别。本发明构建了多模态适配器，拥有更少的可训练参数，在增强了模型对目标域适应能力的同时，显著的降低了计算效率。

本发明授权一种基于多模态适配器的行人重识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态适配器的行人重识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：收集行人重识别数据，包括行人的图像数据以及与这些图像对应的文本描述； S2：对S1中的行人重识别数据进行数据增强，数据增强用于处理缺乏文本描述的图像数据，生成该图像数据对应的文本描述； S3：基于多模态大语言模型对文本描述进行文本增强； S4：构建多模态适配器，用于生成文本适配嵌入与图像适配嵌入，并与原始的文本嵌入和图像嵌入进行叠加，得到文本融合特征和图像融合特征； 多模态适配器包括嵌入降采样器、掩码多头注意力网络以及线性网络层； 所述嵌入降采样器设置在掩码多头注意力网络，用于获取图像嵌入和文本提示嵌入，并降低嵌入维度； 掩码多头注意力网络包括掩码矩阵和掩码注意力计算，所述掩码矩阵用于引导跨模态信息交互，其中，I和T分别表示图像数据的数量和文本描述的数量； 线性网络层包括依次设置的第一上采样线性层、非线性激活函数GELU和第二上采样线性层，第一上采样线性层和第二上采样线性层分别设有对应的第一权重矩阵和第二权重矩阵，其中，表示特征维度； S5：利用文本融合特征和图像融合特征进行行人重识别预测，实现行人重识别。

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