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龙图腾网获悉中国民用航空总局第二研究所;民航成都电子技术有限责任公司申请的专利一种行人重识别特征的提取方法、装置、电子设备及介质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：CN117315272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311357809.5，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种行人重识别特征的提取方法、装置、电子设备及介质是由罗谦;邵杰;耿龙;曹利波;党婉丽;文涛;王朝;郑怀宇;牛杰;王江;毛宏黎;李又扬;张轩设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人重识别特征的提取方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种行人重识别特征的提取方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：将待提取图像输入到采用ResNet‑50模型的主干网络的特征提取模型中，得到特征提取模型中第三层卷积块、第四层卷积块以及第五层卷积块分别输出的互补注意力特征；根据第三层卷积块输出的互补注意力特征、第四层卷积块输出的互补注意力特征以及第五层卷积块输出的互补注意力特征，提取待提取图像的行人重识别特征。本申请通过结合多尺度空间注意力和多尺度通道注意力的互补注意力特征提取所述待提取图像的行人重识别特征，能够提取待提取图像的行人重识别特征，提高提取行人重识别特征的效率和精度。

本发明授权一种行人重识别特征的提取方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别特征的提取方法，其特征在于，所述行人重识别特征的提取方法包括： 获取待提取图像； 将所述待提取图像输入到采用ResNet-50模型的主干网络的特征提取模型中，得到所述特征提取模型中第三层卷积块、第四层卷积块以及第五层卷积块分别输出的互补注意力特征； 其中，所述互补注意力特征是结合了多尺度空间注意力和多尺度通道注意力得到的； 根据所述第三层卷积块输出的互补注意力特征、第四层卷积块输出的互补注意力特征以及第五层卷积块输出的互补注意力特征，提取所述待提取图像的行人重识别特征； 所述根据所述第三层卷积块输出的互补注意力特征、第四层卷积块输出的互补注意力特征以及第五层卷积块输出的互补注意力特征，提取所述待提取图像的行人重识别特征，包括：对所述第三层卷积块输出的互补注意力特征、第四层卷积块输出的互补注意力特征以及第五层卷积块输出的互补注意力特征进行传播和融合，得到第一行人重识别特征；将所述第五层卷积块输出的互补注意力特征进行全局平均池化操作，得到第二行人重识别特征；将所述第一行人重识别特征和所述第二行人重识别特征进行连接操作，得到所述待提取图像的行人重识别特征； 所述特征提取模型中的每一层卷积块中包括第二注意力模块；将所述待提取图像输入到采用ResNet-50模型的主干网络的特征提取模型中，得到所述特征提取模型中第三层卷积块输出的互补注意力特征，包括：将所述待提取图像输入到采用ResNet-50模型的主干网络的特征提取模型中得到第二层卷积块输出的互补注意力特征，以及第三层卷积块中的第二注意力模块输出的第二空间最大池化特征、第二空间平均池化特征、第二通道最大池化特征和第二通道平均池化特征；根据所述第二层卷积块输出的互补注意力特征、所述第二空间最大池化特征和第二空间平均池化特征，得到第二加权多尺度空间注意力特征；根据所述第二层卷积块输出的互补注意力特征、所述第二通道最大池化特征和第二通道平均池化特征，得到第二加权多尺度通道注意力特征；将所述第二层卷积块输出的互补注意力特征、所述第二加权多尺度空间注意力特征和所述第二加权多尺度通道注意力特征进行相加，得到所述第三层卷积块输出的互补注意力特征。

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中国民用航空总局第二研究所;民航成都电子技术有限责任公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区二环路南二段17号；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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