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龙图腾网获悉华侨大学;厦门亿联网络技术股份有限公司申请的专利基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法及装置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：CN116416645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310199941.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法及装置是由朱建清;许荣衔;陈永平;陈继平;曾焕强;蔡灿辉;廖昀;杜吉祥设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法及装置，获取行人属性和行人图像，行人图像来自行人注册图像集；构建双分支Transformer网络，并对双分支Transformer网络训练，得到属性与图像跨模态行人再辨识模型，双分支Transformer网络包括同型的属性Transformer分支和图像Transformer分支；将行人属性和行人图像输入属性与图像跨模态行人再辨识模型，分别通过属性Transformer分支和图像Transformer分支提取得到属性特征和图像特征；将属性特征与图像特征进行相似度比对，得到行人属性对应的再辨识结果。属性Transformer分支和图像Transformer分支都属于同型的Transformer结构，有利于控制文本属性和行人图像在特征空间中的模态异质性问题，从而提升属性‑图像跨模态行人再辨识准确性。

本发明授权基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支Transformer网络的属性与图像跨模态行人再辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取行人属性和行人图像，所述行人图像来自行人注册图像集； S2，构建双分支Transformer网络，并对双分支Transformer网络训练，得到属性与图像跨模态行人再辨识模型，所述双分支Transformer网络包括同型的属性Transformer分支和图像Transformer分支，所述属性Transformer分支包括属性嵌入模块、第一编码器和属性特征融合层，所述属性嵌入模块包括分组编码层、第一全连接层和第一位置编码层，所述行人属性输入所述分组编码层中，通过划窗策略将分为若干等长的属性分组，将若干所述属性分组输入所述第一全连接层中，通过第一全连接层进行特征提取，得到所有属性分组的特征嵌入的集合，并通过所述第一位置编码层为所有属性分组的特征嵌入提供第一位置编码的集合，将所述所有属性分组的特征嵌入的集合与第一位置编码的集合输入所述第一编码器中进行全局编码，得到所有属性分组对应的全局编码特征，计算公式如下所示： ； 其中，Encode表示若干堆叠的编码器结构，g为所有属性分组对应的全局编码特征； 将所述所有属性分组对应的全局编码特征输入属性特征融合层中进行特征融合，得到所述属性特征，计算公式如下所示： ； 其中，FC表示全连接结构，为FC的可学习参数；a表示所有属性分组对应的特征经由FC学得的属性特征； S3，将所述行人属性和行人图像输入属性与图像跨模态行人再辨识模型，分别通过属性Transformer分支和图像Transformer分支提取得到属性特征和图像特征； S4，将所述属性特征与图像特征进行相似度比对，得到所述行人属性对应的再辨识结果。

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