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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重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：CN116935300B 。

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：202210326675.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重识别方法是由舒建华;雷景生;唐小岚设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重识别方法，充分利用姿态估计网络捕获待测图像中行人的可视姿态关键点特征，利用ResNet50网络提取行人特征，解决实际关键点检测性能受限的问题，提高预测精度。然后，基于可视姿态关键点特征将行人特征划分为上半身区域特征和下半身区域特征，并将行人特征水平池化为水平分块特征、全局池化为全局特征；其次，采用DMLI动态匹配局部信息策略动态对齐了行人图像的水平分块特征，以此解决因遮挡、视角偏差、姿态偏差等图像问题所带来的行人不对齐问题。最后多类特征叠加，并采用余弦距离计算出图像特征之间的相似度，按绝对值升序从而输出遮挡行人的重识别结果。

本发明授权一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种姿态驱动和动态对齐的遮挡行人重识别方法，用于对遮挡情况的行人进行重识别，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取训练集数据； 步骤S2，基于ResNet50网络和人体姿态估计网络构建初始识别模型； 步骤S3，利用所述训练集数据对所述初始识别模型进行训练从而获取行人重识别模型； 步骤S4，对待测行人图像进行预处理生成标准输入图像； 步骤S5，基于所述行人重识别模型对所述标准输入图像进行重识别，输出与所述待测行人图像对应的遮挡行人的预测结果， 其中，所述步骤S5包括以下子步骤： 步骤S5-1，分别由所述ResNet50网络、所述人体姿态估计网络提取所述标准输入图像的行人特征和人体可视姿态关键点特征； 步骤S5-2，将所述行人特征水平池化和全局池化从而分别得到水平分块特征和全局特征，并引入预定策略将所述水平分块特征动态对齐； 步骤S5-3，基于所述人体可视姿态关键点特征将所述行人特征划分为上半身区域特征和下半身区域特征； 步骤S5-4，将所述上半身区域特征、所述下半身区域特征、对齐后的水平分块特征以及全局特征按通道叠加得到检索特征； 步骤S5-5，用余弦距离计算所述检索特征之间的相似度，按绝对值升序输出遮挡行人重识别结果。

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