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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利一种基于双路径协同与关键帧引导重建的长时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：CN121214543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511337960.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双路径协同与关键帧引导重建的长时行人重识别方法是由张云佐;赵旭静;赵辉;胡畅霞;马新娜设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路径协同与关键帧引导重建的长时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路径协同与关键帧引导重建的长时行人重识别方法。该方法首先采集待识别行人视频，并提取视频特征序列；随后对视频特征序列引入空间与时间位置编码；接着通过局部动态特征捕捉路径捕捉局部细粒度动态特征，通过跨帧全局特征建模路径建模长程时序关联；再通过双向门控交互实现双路径特征互补；进一步筛选出关键帧，通过全帧注意力传播机制实现特征重建；最终融合双路径融合特征、关键帧引导重建特征及细化特征，生成行人身份特征；将行人身份特征处理得到标准化特征向量，与图像库中的行人特征进行相似度比对，返回匹配列表。本发明充分利用视频时序信息，有效解决了长时行人重识别中因外观变化导致的鲁棒性不足的问题。

本发明授权一种基于双路径协同与关键帧引导重建的长时行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径协同与关键帧引导重建的长时行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.视频特征提取：采集待识别的行人视频并处理成视频序列，对采集到的行人视频序列，通过主干网络进行视频序列特征提取，得到视频特征序列； S2.时空位置编码增强：对视频特征序列分别引入空间位置编码和时间位置编码，将所述视频特征序列与两种位置编码进行叠加处理，获得增强特征序列； S3.双路径并行特征提取：通过局部动态特征捕捉路径对所述增强特征序列进行深度可分离卷积处理，并经非线性激活函数与残差连接操作，输出局部动态特征；通过跨帧全局特征建模路径对所述增强特征序列进行扩张时间采样，并采用多头注意力机制进行处理，输出跨帧全局特征； S4.跨路径特征互补增强：对所述局部动态特征和跨帧全局特征分别进行通道投影处理，计算相应的双向门控权重；基于所述双向门控权重与投影后的特征进行加权融合，实现两类特征的相互增强，输出增强的双路径特征； S5.自适应特征融合：基于所述增强特征序列计算运动差异指标、特征能量指标和遮挡指标，将指标输入门控模块生成融合权重；利用所述融合权重对增强的双路径特征进行加权融合，获得双路径融合特征； S6.关键帧引导重建：基于所述双路径融合特征计算每帧的综合评分向量，根据评分结果筛选关键帧；通过全帧注意力传播机制对增强特征序列进行重建处理，并采用混合门控融合方式获得关键帧引导重建特征； S7.多特征加权融合：对所述增强特征序列进行多层感知机处理获得细化特征；将所述双路径融合特征、关键帧引导重建特征和细化特征进行加权融合，经卷积处理和激活函数运算后，输出行人身份特征； S8.特征匹配与结果返回：将所述行人身份特征输入主干网络进行进一步处理，得到标准化特征向量；将该标准化特征向量与图像库中的行人特征进行相似度比对，根据比对结果生成并返回匹配列表。

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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