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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种动态上下文信息感知的无监督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：CN120766316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510880554.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法是由张云佐;连玮琪;孙士博;张志国;王凯;胡宇博;赵旭静;李滢旭设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法，属于计算机视觉技术领域，主要包含以下步骤：将获得的无监督行人重识别数据集输入模型；在局部重要性评估层中，提取行人图像的空间权重图；通过自适应空洞注意力模块，动态选择合适的膨胀率，提取多感受野上下文信息特征，获得丰富的行人判别性特征；使用非参数图卷积网络，进行相似性计算构建行人关系，获得行人的空间语义信息；构建跨批次记忆机制，建立当前样本与全局样本的关系；设计损失函数优化训练模型；对当前行人图像与图像库中的行人图像进行相似性比较，查询同一行人图像。本发明有效解决行人图像特征判别性不足的问题，提高行人重识别的鲁棒性。

本发明授权一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种动态上下文信息感知的无监督行人重识别方法，其特征在于包括以下步骤： S1:获取无监督行人重识别数据集，并将其输入到搭建的模型中； S2:在局部重要性评估层中，利用卷积和池化操作获得空间权重图； S3:在自适应空洞注意力模块中，选择合适的膨胀率，指导多感受野上下文信息特征的提取和融合，同时提取丢失的局部信息进行补充，获得丰富的行人判别性特征； 所述的自适应空洞注意力模块包括下采样、动态膨胀率选择和动态感受野补偿模块；下采样将各层生成的空间权重图进行融合；动态膨胀率选择使用轻量级多层感知机获得空间掩码，通过区域选择获得合适的膨胀率；动态感受野补偿模块利用已获得的膨胀率进行多尺度特征提取和局部细节特征补充，将得到的多尺度特征与局部细节特征进行融合； S4:使用非参数图卷积网络，进行相似性计算构建行人关系，获得行人的空间语义信息； S5:构建跨批次记忆机制，建立当前样本与全局样本的关系； 所述的跨批次记忆机制，包括动态记忆库更新、冲突感知更新和原型网络；动态记忆库更新通过动量更新和动态队列的更新策略更新记忆库中的特征，挖掘样本间关系；冲突感知更新通过图结构优化对高冲突边进行权重修正并分配新槽位给存储冲突的特征，避免覆盖缓解特征混淆和噪声影响；原型网络通过动态聚类的方法建模当前样本与全局原型的相似度关系，生成伪标签； S6:通过设计损失函数迭代调整网络参数以优化模型性能； S7:将需要查询的行人图像与图像库中的行人图像进行相似性比较，得到所有查找到的同一行人的图像。

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石家庄铁道大学，其通讯地址为：050043 河北省石家庄市长安区北二环东路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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