郑州信大先进技术研究院程昂获国家专利权
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龙图腾网获悉郑州信大先进技术研究院申请的专利一种基于深度学习的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：CN114764919B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202110050206.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的行人属性识别方法是由程昂;王坤;张甲;李亚飞;高毫林;汪淼设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的行人属性识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的行人属性识别方法，属于行人识别技术领域。识别方法包括：构建行人属性识别网络；行人属性识别网络包括主干网络、第一池化层、全连接层，且主干网络和第一池化层之间引入注意力模块；训练行人属性识别网络；根据训练好的行人属性识别网络进行行人属性的识别。本发明进行行人属性识别的行人属性识别网络在主干网络和第一池化层之间引入注意力模块，通过注意力模块对高层语义信息的重要性进行区分后，以便被第一池化层有目的性的选择处理，重视了高层语义信息对应的全局特征，提高了识别的准确性。本发明的行人属性识别网络结构简单，避免的大规模的增加网络结构的复杂性，提高了识别的效率。
本发明授权一种基于深度学习的行人属性识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的行人属性识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建行人属性识别网络；所述行人属性识别网络采用DeepMAR算法框架，包括主干网络、第一池化层、全连接层，且主干网络和第一池化层之间引入注意力模块；所述主干网络用于接收图片信息并输出图片信息的高层语义特征；所述注意力模块用于对高层语义特征的重要性进行区分；所述第一池化层用于对主干网络输出的高层语义特征以及重要性区分后的高层语义特征进行选择处理；行人属性识别网络的损失函数Loss为： 其中，N为行人属性的数目；wi为权重参数；yi为训练集中图片对应的属性标签；σout-i为第i个属性前馈的概率；ai为训练集中第i个属性正样本所占比例，属于类别数量不平衡的权重部分； 2训练行人属性识别网络； 3根据训练好的行人属性识别网络进行行人属性的识别。
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