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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于双流输入特征重建的跨分辨率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：CN120071380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311603648.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于双流输入特征重建的跨分辨率行人重识别方法是由熊淑华;张维成;何小海;陈洪刚;吴晓红设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流输入特征重建的跨分辨率行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双流输入特征重建的跨分辨率行人重识别方法，涉及计算机视觉和人工智能领域。首先，构建了一个双流输入与特征重建模块，自适应的重建低分辨率图像的特征，使用特征退化损失和重建损失结合轻量残差解码器来学习特征重建能力；其次，构建了一个权重共享的孪生网络结构，结合特征增强模块，得到行人的深度不变特征；最后，使用最大平均融合池化操作，对深度不变特征进行池化得到向量化表示，并且使用跨分辨率三元组损失、跨分辨率中心损失和身份损失来约束行人特征的分布，提高跨分辨率匹配精度。本发明主要应用于视频监控智能分析系统中，在智能安防等领域具有开阔的应用前景。

本发明授权一种基于双流输入特征重建的跨分辨率行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流输入特征重建的跨分辨率行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建跨分辨率行人图像对，首先按照行人身份标签从标准数据集中获取批次HR图像，然后将HR图像进行随机下采样，比例因子为{2,3,4}，将得到的LR图像与HR图像作为训练所用的图像对； 2将行人图像输入“双流输入与特征重建”网络，此过程中会根据图像的分辨率选择不同的输入分支，低分辨率分支会自适应的重建低分辨率图像的特征，两个分支分别得到和在训练过程使用了特征退化损失和重建损失结合轻量残差解码器RLDecoder来学习特征重建能力； 3将和输入权重共享的孪生网络结构，首先经过骨干的第四五残差块，得到初步嵌入的分辨率不变特征然后将其输入特征增强模块，得到不同尺度、不同细粒度的行人深度不变特征和 4使用最大平均融合池化操作，对和进行池化，得到不同特征对应的向量化行人表示和并将其拼接，作为最终用于行人匹配的特征向量，并且在训练过程使用了跨分辨率三元组损失、跨分辨率中心损失和身份损失来约束行人特征的分布，缩小同一行人的不同分辨率图像特征的距离。

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四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24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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