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龙图腾网获悉西北工业大学;西北工业大学深圳研究院申请的专利基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索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：CN119920012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202510117966.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索方法是由牛凯;赵钦梓;张艳宁设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索方法。该方法包括：对每个聚类中心构造奖励缓存和惩罚缓存；基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应奖励缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到奖励矩阵；基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应惩罚缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到惩罚矩阵；分别对奖励矩阵和惩罚矩阵进行自适应修正，得到修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵；基于修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵，得到目标修正矩阵；基于目标修正矩阵，得到目标相关性矩阵对图像排序。本发明解决了自然语言跨模态行人搜索中跨领域风格适应性差，跨域搜索准确度低的技术问题。

本发明授权基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索方法在权利要求书中公布了：1.基于缓存修正测试时重排序的跨域跨模态行人搜索方法，其特征在于，包括： 获取目标域的若干个图像和若干个语句，其中，每个图像为行人图像，每个语句为描述行人图像的语句； 对若干个图像和若干个语句进行处理，得到每个图像的特征向量和每个语句的特征向量； 采用目标算法对每个图像的特征向量进行聚类，得到目标个类别簇； 基于每个类别簇内的全部图像的特征向量，确定每个聚类中心的特征； 针对每个聚类中心，基于每个语句的特征向量和每个聚类中心的特征，得到关系矩阵； 基于关系矩阵中每个元素，确定每个语句的特征向量所属聚类中心的缓存区域，其中，缓存区域包括奖励缓存和惩罚缓存； 基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应奖励缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到奖励矩阵； 所述基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应奖励缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到奖励矩阵，包括： 基于每个聚类中心对应奖励缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，确定每个语句的第一权重； 基于每个语句的第一权重、目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应奖励缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到目标域的每个语句的奖励值； 基于目标域的每个语句的奖励值，得到奖励矩阵； 基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应惩罚缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到惩罚矩阵； 所述基于目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应惩罚缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到惩罚矩阵，包括： 基于每个聚类中心对应惩罚缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，确定每个语句的第二权重； 基于每个语句的第二权重、目标域的每个语句的特征向量和每个聚类中心对应惩罚缓存所存储的目标域的每个语句的特征向量，得到目标域的每个语句的惩罚值； 基于目标域的每个语句的惩罚值，得到惩罚矩阵； 分别对奖励矩阵和惩罚矩阵进行自适应修正，得到修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵； 通过下式对奖励矩阵和惩罚矩阵进行自适应修正，得到修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵： 其中，当X为VR时，是对奖励矩阵进行自适应修正，得到修正后的奖励矩阵AVR，当X为VP时，是对惩罚矩阵进行自适应修正，得到修正后的惩罚矩阵AVP，为第一参数，为第二参数； 基于修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵，得到目标修正矩阵； 所述基于修正后的奖励矩阵和修正后的惩罚矩阵，得到目标修正矩阵，包括： 将修正后的奖励矩阵与修正后的惩罚矩阵二者之间的差，确定为目标修正矩阵； 获取目标域的若干个图像和若干个语句对应的相关性矩阵； 基于相关性矩阵和目标修正矩阵，得到目标相关性矩阵； 所述基于相关性矩阵和目标修正矩阵，得到目标相关性矩阵，包括： 将相关性矩阵和目标修正矩阵二者之间的和，确定为目标相关性矩阵； 基于目标相关性矩阵对目标域的若干个图像进行排序，得到目标域的每个语句对应的修正后的每个图像的序列。

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西北工业大学;西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127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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