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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于双路网络的领域自适应行人属性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：CN116386082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310191949.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法是由胡强梁;刘立;陈琳设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉的多标签分类领域，具体涉及一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法，包括：获取行人图像并预处理；构建双路网络属性识别模型；使用双路网络同时训练的方式训练构建的模型；利用训练好的模型对待测的行人图像进行识别，实现行人属性的多标签识别。本发明能在遇到新场景下的行人识别时，利用现有带标签数据训练模型，减少新数据集的标注成本，同时克服不同行人属性数据集中数据差异过大的问题，减少迁移学习中负迁移的负面影响，从而提高行人属性识别模型的属性识别能力，增加模型的泛化性能，降低行人识别模型对标注数据的需求，减轻对人力标注数据的依赖。

本发明授权一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路网络的领域自适应行人属性识别方法，其特征在于，包括： S1：采集不同地点不同场景下的行人图像，对采集的行人图像进行预处理，将采集的行人图像划分为源域和目标域数据集； S2：根据行人属性识别问题的特点，构建双路网络属性识别模型； 所述双路网络属性识别模型，包括：每条通路都含有多个残差网络结构的特征提取器和多个全连接网络结构的域判断器、多标签分类器； 所述多标签分类器由一层全连接网络组成，输出维度为属性数量； S3：将源域和目标域数据集中的行人图像输入双路网络属性识别模型，通路一通过特征提取器逐层卷积并度量分布差异提取行人图像的可迁移特征，通路二使用对抗学习策略，利用特征提取器与域判断器之间的互相对抗学习两个域之间的共同特征； S4：将经过两通路提取的属性特征分别经平均池化输入到多标签分类器中，将分类器输出的结果使用sigmoid函数激活，得到多标签识别结果，并基于交叉熵计算分类损失； S5：结合通路一的分类损失与计算多层多核最大均值差异得到的分类匹配损失，以及通路二的分类损失与域判断损失和两条通路输出的多标签信息的标签预测一致性的L1范式距离，得到总损失，并对其进行反向传播更新权值，并采用SGD优化器更新模型参数； S6：将待识别的行人图像输入更新参数后的双路网络属性识别模型进行行人属性识别，得到识别结果。

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