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龙图腾网获悉天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)申请的专利基于Token重组模型的浅-深层特征融合方法及系统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：CN116958765B 。

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：202310807557.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于Token重组模型的浅-深层特征融合方法及系统是由刘一凡;耿树泽;王浩伟设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Token重组模型的浅-深层特征融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于遮挡行人重识别领域，尤其是一种基于Token重组模型的浅‑深层特征融合方法及系统。包括基于注意力矩阵的令牌重组模块及浅‑深层特征学习模块，其中基于注意力矩阵的令牌重组模块包括基于注意力矩阵的令牌筛选模块及目标相关性的令牌替换模块，所述基于注意力矩阵的令牌筛选模块利用分类注意力选择策略和交互注意力策略将图像中所有令牌按照是否包含有效信息分为目标令牌和无关令牌，目标令牌馈送到后续的转换器中进行交互，以提取图像中重要信息区域；所述目标相关性的令牌替换模块将筛选出的无关令牌重建为目标令牌。本发明在各种公共数据集上进行了丰富的实验，并通过定量评估获得了有竞争力的结果。

本发明授权基于Token重组模型的浅-深层特征融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Token重组模型的浅-深层特征融合方法，包括： 建立基于注意力矩阵的令牌重组模块，其中基于注意力矩阵的令牌重组模块包括基于注意力矩阵的令牌筛选模块及目标相关性的令牌替换模块，所述基于注意力矩阵的令牌筛选模块利用分类注意力选择策略和交互注意力策略将图像中所有令牌按照是否包含有效信息分为目标令牌和无关令牌，目标令牌馈送到后续的转换器中进行交互，以提取图像中重要信息区域；所述目标相关性的令牌替换模块将筛选出的无关令牌重建为目标令牌； 建立基于浅-深层特征学习模块，采用深层特征的图像令牌拼接之后作为query，浅层特征的分类令牌作为key、value，二者进行信息交互，通过MHSA来判断浅层特征需要融合的信息量大小； 所述基于注意力矩阵的令牌筛选模块的图像处理流程为： 首先给定输入的人物图像，其中H、W和D分别代表其高度、宽度和通道数，将划分为重叠的patch块，将其展平为序列，N和P分别表示patch块的数量和大小， 然后将可学习的分类编码与展平的序列拼接，分类编码用作网络最终输出的特征表示，然后将位置编码添加到输入序列中，于是Transformer编码器的输入序列表示为： ； 其中表示输入序列，表示位置嵌入，是将patch映射到C维的线性投影； 随后，将中所有令牌输入到多头自注意力模块中，具体过程如下： 其中，d为查询向量的维度，的结果为方阵，其称为注意力矩阵，随后注意力矩阵与Value矩阵线性组合得到最终输出； ViT的输入序列，其中为序列长度，第一个令牌为分类令牌作为全局特征表示，其余令牌为图像令牌，； ； ； 分类令牌与图像令牌通过ViT中的注意力机制进行交互： ； 上式对应公式2注意力矩阵中第一行分类令牌与图像令牌之间的注意力值，其中，为分类令牌线性映射后的query向量，K、V分别为输入序列线性映射后的key矩阵和value矩阵，组合系数是分类令牌关于所有图像令牌的注意力值，可表示第i个令牌的重要性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)，其通讯地址为：300222 天津市津南区大沽南路1310号天津职业技术师范大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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