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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于姿态估计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：CN116935301B 。

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：202210326683.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于姿态估计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。

本一种基于姿态估计的遮挡行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于姿态估计的遮挡行人重识别方法，该方法包括以下步骤：构建并训练得到遮挡行人重识别模型，该模型具有ResNet50网络和人体姿态估计网络；将待测图像进行预处理后作为标准图像输入至遮挡行人重识别模型；由ResNet50网络提取行人特征，并将行人特征水平池化和全局平均池化分别得到水平分块特征和全局特征；由人体姿态估计网络提取的人体可视关键点特征将行人特征划分为头肩区域特征和其他区域特征；基于头肩区域特征和其他区域特征，将水平分块特征与人体可视关键点特征进行映射得到行人可视区域条形特征；计算行人可视区域条形特征和待测图像之间的余弦距离，并按照绝对值将余弦距离升序排列，将排序结果作为遮挡行人重识别模型的输出。

本发明授权一种基于姿态估计的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态估计的遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建并训练得到遮挡行人重识别模型，该模型具有ResNet50网络和人体姿态估计网络； 步骤S2，将待测图像进行预处理后作为标准图像输入至所述遮挡行人重识别模型； 步骤S3，由ResNet50网络提取行人特征，并将所述行人特征水平池化和全局平均池化分别得到水平分块特征和全局特征； 步骤S4，由人体姿态估计网络提取人体可视关键点特征，并基于该关键点特征将所述行人特征划分为头肩区域特征和其他区域特征； 步骤S5，基于所述头肩区域特征和所述其他区域特征，将所述水平分块特征与所述人体可视关键点特征进行映射得到行人可视区域条形特征； 其中，所述行人特征基于水平池化得到的水平分块特征为4块，所述行人可视条形区域特征为：计算所述人体可视关键点特征的位置占据所述待测图像的高度比例，基于所述高度比例，对4块水平分块特征中每一块与所述头肩区域特征和其他区域特征进行映射，从而得到所述行人可视条形区域特征； 其中，所述映射公式为： 式中，cyj表示人体可视关键点特征的纵坐标，labeli表示行人特征的第i个局部特征块，j表示关键点坐标的序号，H代表图片的高度； 步骤S6，计算所述待测图像与所述行人可视区域条形特征之间的余弦距离，并按照绝对值将余弦距离升序排列，将排序结果作为所述遮挡行人重识别模型的输出。

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